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2026.09.22 | 9K | Agents | Meta Muse & Watermelon Check II

原标题：Merit Meta Muse及Watermelon模型进展调研II(2026-09-22 11:00:00)

#agents #llm

Meritco 久谦 · 2026-09-22

音频信息

音频标题: 260922 - Merit Meta Muse及Watermelon模型进展调研II

相关标的：undefined

议题：

完整音频链接：

音频纪要总结

Meta Muse（M Agent）专家访谈纪要

1. 战略定位与发展目标

a) M Agent 的总体战略目标是什么，如何融入 Meta 生态？

b) Muse 与传统 Chatbot 的本质区别是什么？

2. 用户数据、增长表现与用户结构

a) Muse 当前的下载量和日活跃用户数是多少？

b) 各终端用户占比如何？

c) 当前留存率、月活和使用时长如何？

d) 当前付费用户和付费率如何？

3. 用户快速增长的核心原因

a) 为什么 Muse 能在短期内快速登顶下载榜？

  1. 免费 Token 额度直观且具有营销吸引力
  1. 产品面向所有普通消费者，而非只面向技术、金融等专业人群
  1. Computer Use、Persistent VM 和生活服务闭环的体验较好

b) 免费 Token 策略为什么有效？

c) 面向普通消费者的设计体现在哪些方面？

d) Computer Use 为什么成为关键体验？

4. 核心应用场景与产品能力

a) 当前用户主要使用 Muse 完成哪些任务？

  1. 商品研究与筛选
  1. 跨平台比价
  1. Coupon 和优惠券组合
  1. 下单购买
  1. 退货及与客服沟通
  1. 机票和酒店预订
  1. 行程规划
  1. 餐厅推荐及预订
  1. 市内打车
  1. 本地游玩及餐饮建议

b) Muse 的购物能力与 ChatGPT、Gemini、亚马逊 Rufus 有何区别？

c) Muse 的电话功能能够解决哪些问题？

  1. 预订餐厅座位
  1. 获取修车报价
  1. 联系商家客服
  1. 处理退货或售后问题

d) Muse 如何连接社交和通信工具？

e) 理财和健康场景的进展如何？

5. 长期任务、记忆与个性化机制

a) Consistent Goal 功能是什么？

b) Ideas、Skills、Mini Chat 等功能使用情况如何？

c) Muse 是否会通过用户交互持续学习？

  1. 用户做过什么
  1. 哪些任务最终完成
  1. 用户兴趣和偏好
  1. 长期目标及任务进展

d) Feed 功能未来如何发展？

6. 隐私、数据安全与信任问题

a) Muse 如何处理用户登录信息和敏感数据？

b) Meta 会保留哪些 Muse 数据？

c) Computer Use 存在哪些合规风险？

7. 商业化路径与盈利模式

a) Muse 当前的成本结构如何？

b) Muse 未来有哪些主要变现方案？

  1. 成为操作系统或交易入口，从交易中抽佣
  1. 向商家收取广告费
  1. 利用端到端转化数据提升 Meta 原有广告业务效率

c) 交易抽佣模式如何实现？

d) 广告模式可能如何运作？

  1. 将赞助商家排在推荐列表前列
  1. 在多个选择中优先展示广告客户
  1. 明确标注 Sponsor，避免误导用户

e) 端到端数据对 Meta 广告业务有什么价值？

f) Agent 广告与传统社交广告有何不同？

8. 商家、聚合平台与产业链影响

a) Agent 是否会削弱传统聚合平台的价值？

b) 为什么亚马逊率先封禁 Muse？

c) Agent 是否会扩大 Meta 的广告市场？

9. C端市场空间与渗透逻辑

a) 个人 Agent 的长期用户规模可能达到多少？

b) C端 Agent 普及的主要驱动因素是什么？

10. 竞争格局与 Meta 的核心优势

a) Muse 相比 AI Lab、OpenAI、Claude 等厂商有哪些优势？

b) 模型智能是否构成决定性壁垒？

c) 苹果和手机厂商为什么是最强潜在对手？

d) 苹果隐私政策对 Agent 竞争有何影响？

e) 未来竞争格局会由哪类企业主导？

  1. 模型厂商：具备模型和 AI 产品创新能力
  1. 社交平台：掌握用户关系、消息和内容场景
  1. 手机及操作系统厂商：掌握本地权限和设备入口

11. 技术架构、资源需求与基础设施

a) Muse 复用了哪些关键底层技术？

b) Muse 对 GPU、CPU 和存储的需求如何变化？

c) 是否会利用闲置 H100 开展云服务？

d) Muse 的组织推动机制是什么？

12. 当前主要风险与关键待解问题

a) Muse 当前面临哪些核心风险？

结构化总结表格

业务维度核心指标/能力当前状态长期目标/潜力关键挑战
战略定位Personal Super Intelligence面向普通消费者的个人 Agent成为 Meta 统一智能入口和个人超级智能平台产品落地、用户信任及跨生态整合
用户规模日活约100万，仅开放美国市场有望逐步替代部分 Meta AI，长期向10亿月活演进留存、月活和使用时长尚未验证
终端结构iOS/Android/网页端约70%/15%/15%从美国移动端向更多平台扩展对手机 App 和 OS 权限有限
下载表现美区 iOS 排名连续位居下载榜第一借助 Meta 生态持续获客热度能否转化为长期留存
付费情况付费用户刚超过1,000人订阅仅作为补充收入免费额度过高，付费动力不足
免费策略Token 额度后文口径为每周约1亿 Token快速降低使用门槛、扩大用户量GPU、VM 和存储成本较高
核心场景电商、出行、生活服务电商和出行为两大头部场景覆盖购物、旅行、金融、健康、客服等生活任务场景报告尚未完成，金融信任不足
核心能力Computer Use可在云端沙箱操作网页并可视化执行形成端到端任务闭环技术壁垒有限、网站可能封禁
电话能力AI 代打企业电话已上线，可预订、询价、联系客服成为线下商业服务入口错误率较高，商家接受度不一
长期任务Consistent Goal可主动建立并持续追踪目标从被动问答升级为主动助手可能过度主动，增加用户困扰
社交融合WhatsApp/Messenger Connector可读取、发送消息并主动检查任务打通社交内容、消息与任务执行闭环Connector 合作和权限依赖
个性化Memory与Context Management主动提取更多用户上下文提供高度个性化的下一步行动不属于真正模型持续学习
商业化订阅贡献有限覆盖部分成本付费率低
交易抽佣尚未落地若掌握支付入口，可从实物消费抽佣Stripe 等支付渠道绕过 Meta
Agent 广告处于设想阶段B2A 广告、赞助排序和结果型收费影响推荐中立性与用户信任
广告数据增益可获得端到端转化数据广告转化率有望提升约10%隐私、数据使用和监管风险
平台关系聚合平台合作Uber Eats、DoorDash相对开放；亚马逊已封禁Agent可能成为新流量入口平台广告利益冲突
竞争优势社交与消息生态Meta拥有Facebook、Instagram、WhatsApp、Messenger构建任务起点—执行—分享闭环模型厂商和OS厂商均可竞争
最大对手苹果/谷歌/AI实验室OS厂商掌握本地权限，AI实验室具备创新能力市场可能形成多类厂商并存格局苹果可能限制Connector与数据开放
基础设施GPU/CPU/存储GPU和CPU需求接近10亿用户下存储需求或最突出VM状态、日志和长期任务数据量巨大
组织机制推动团队主要由企业团队落地与Meta各产品及硬件体系进一步协同具体负责人及组织难点尚未披露

新版prompt提炼之后的转译

提问者：M Agent 的总体战略目标是什么？未来将如何与 Meta 的整体生态融合？

回　答　者：大方向上，我们称之为“North Star”。扎克伯格的愿景是打造“Personal Super Intelligence”。随着 AI 能力日益成熟，目前这些能力很多时候主要掌握在经理、白领以及程序开发相关人员等少数群体手中，可能占人口的 0.1 到 0.2。M 本身拥有 40 亿月活用户，因此，他希望将智能分发到所有用户手中，并以最好的形式高效交付。

提问者：目前 Muse 的整体数据情况如何？截至目前，其下载量、日活跃用户数、留存情况以及用户使用时长分别是什么水平？

回　答　者：目前的日活数据，我只看到上周的情况，应该可能刚到一年链这一量级。下载量一开始比较少，9 月 7 号。

回　答　者：产品是28号上线的。刚开始的前几天，日下载量不到10万，但增长很快。基本上每过1个周末，我们都能感受到下载量暴涨。我们也会参考其他产品的增长情况，比如API是7月份刚发布的，其增长主要集中在工作日，规律非常明显；Mewbar则主要在周末暴涨，周末2天的下载量甚至超过工作日5天的下载量。

第1个周末结束、进入第2周后，下载量出现了非常快速的跃升。应该是在第2周的第1、2天，App的iOS下载量就升至第2。大约从3天前开始，这几天一直位居美区下载量第1。第1的下载量似乎也不到1 million。

整体来看，iOS可能占7成，安卓占15%，网页端占15%。目前我们只在美区开放，所以这些数字仅统计美区。

提问者：明白。现在日活是多少？是1 million吗？

回　答　者：对，差不多是这个数字。目前还没有留存量和月活数据，因为产品太新了。

提问者：明白。用户1天的使用时长大概是多少？这个数据是如何统计的？

回　答　者：目前还不知道。

提问者：明白。我昨天看到Mews已经登顶下载榜第1。您认为Mews的用户数为什么能在这几天增长得这么快？背后的原因是什么？

回　答　者：我认为有3个原因。这些都是我们从设计阶段就开始布局的，也是目前观察到的原因，可能还有其他原因。同时，当前情况也验证了我们在开发阶段的一些假设。

第1个原因是，其他很多coding plan，无论是Claude Code、Codex，还是更早使用的usage credit，对用户而言都比较抽象。所有chatbot基本都看不到具体的usage量。以御3家为例，免费Tier用户通常可以随意使用instant模型，但如果要使用reasoning模型，也就是推理模型，至少需要付费至每月20刀的档次。

我们的做法比较直接，明确告诉用户，免费Tier就有1亿token。从营销角度看，这会吸引很多用户来使用这1亿token，因为所有人都会认为这是免费获得的1亿token。

第2个原因是，我们从一开始就希望服务所有用户，而不仅是科技、金融等少数行业的用户。比如阿姨、大妈，甚至祖辈级用户，都可以轻松上手。因此，我们的一些功能也是按照这一目标设计的。

提问者：Mewss在满足用户日常生活需求、提供个人助手服务及提升模型运行效率方面有哪些特点？

回　答　者：Mewss非常贴合日常生活需求。尤其是在美国，很多功能需要通过网页端完成，不像中国主要通过APP完成。目前，大家发现Mewss最好用的功能包括在线购物、预订餐厅、预订酒店和安排行程等。它还可以连接社交媒体，例如WhatsApp和Messenger，整合相关信息并形成闭环。用户不需要将消息复制粘贴给AI chatbot，Mewss会主动查看信息。比如，用户的微信中有工作群，Mewss可以每隔1、2个小时查看1次，并主动处理它能够解决的问题，真正发挥个人助手的作用。

这也比较贴合美国的实际情况。在国内，通过淘宝购物非常简单，但在美国，用户需要前往各个品牌的官网购买商品，因此可能要创建100多个，甚至几1000、几10、几100个账号。退货也不像淘宝的7天无理由退货那么简单，用户需要分别在各个网页上进行操作。有时超过7天后仍想退货，还需要打电话与客服沟通，很多事情都需要通过电话完成。

Mewss有1个独特功能，即帮助用户打电话。据我所知，目前在美国还没有其他AI agent能够如此便捷地帮助用户完成打电话这件事。具备电话功能后，它可以帮助用户处理很多与客服沟通相关的问题。目前，该功能仅向美国黄页中收录的企业开放，不能拨打个人电话，以避免骚扰。因此，它可以致电企业，例如帮助用户向餐馆预订座位。这直接解决了用户日常生活中的很多问题。

第3点是Mewss背后所接模型的效率较高，其中很大部分涉及computer use。其他的NCP和connector功能已经被3家主要chatbot整合。通过NCP直接调用API以及通过connector API能够完成的事情，这3家主要chatbot也可以完成，Mewss同样可以完成，只是其connector的数量比它们少很多。

不过，Mewss的computer use使用体验非常流畅，并且会提供1个persistent VM，在1个shop中帮助用户通过浏览器完成操作。它甚至有可能处理接近小一半的captcha，即人机检测环节。相比之下，如果让Codex桌面端通过computer use处理这些问题，它有时会直接拒绝，并要求用户自行take over browser完成操作。但Mewss会帮助用户处理这些环节。这实际上可能涉及说谎，甚至违反部分网站条约，因为它明明是机器人，却声称自己不是机器人，以此解决相关问题。

提问者：我们去年已经观察到很多产品推出了类似功能，尤其是ChatGPT和谷歌Gemini，包括购物、订阅餐厅等功能。谷歌在过去2年也通过Gemini推出了打电话等功能，我记得它曾在某次I/O大会或其他场合展示过。ChatGPT去年年底也在开发购物功能。为什么Meta此次推出的Muse会比前2个产品获得更好的市场反馈？

回　答　者：我认为，这些产品的功能与我们所做的仍有较大差异，哪怕只是拖动滑块，这些不同之处也是Muse使用量能够快速上升的原因。

我刚测试了Gemini，目前它不能打电话。我记得谷歌曾有1次展示过这项功能，但不确定具体是哪1次活动，也可能只有企业用户才能使用。普通用户下载应用后，无法直接使用这项功能。ChatGPT的购物功能与Muse能够直接帮助用户完成后续操作也有所不同。

从我们观察到的用户会话来看，较多的一类是购物研究。例如，用户准备露营，希望Muse帮助挑选1款符合特定温度、气候和地形要求的帐篷。帐篷的选择涉及很多因素，Muse可以帮助用户完成相关研究。

完成研究后，Muse有时会直接询问用户是否需要下单。普通消费者通常会要求它寻找最优惠的交易。Muse会通过小窗口给出3个最推荐的选项。用户可能选择第2款，并要求Muse进一步比较价格。由于美国市场不像国内购物主要集中在淘宝等平台，同一款商品可能有5、6、7、8个经销商，Muse可以比较不同经销商的价格，并综合考虑各种coupon和优惠券的叠加方式，而且能够快速返回结果。

亚马逊也有名为Rufus AI的assistant，但速度慢很多，而且仅限于亚马逊平台。美国用户通常希望跨平台比价。假如亚马逊类似于京东，用户肯定也希望在京东和淘宝之间进行比较，而Rufus AI无法做到这一点。

回　答　者：从API表现来看，Muse的速度是最快的。很多时候，用户在生活场景中希望快速获得结果，尤其是在手机端。电脑端用户可以打开1个标签页，先查看其他内容，之后再返回，但手机端的使用方式有所不同。

Muse能够快速以沙箱形式提供结果。即使ChatGPT能够完成类似任务，采用的仍是类似NCP的形式，通过相关接口进行查询。用户最享受的是观看1个Agent执行操作，因为手机端也可以呈现沙箱的可视化过程。用户可以看到它像机器人一样在窗口中进行操作、点击和逐个搜索产品。这种体验是目前其他几家Chatbot无法提供的。

这涉及Persistence of VM，但从技术角度看，我认为没有太大壁垒。如果其他大厂看到这一模式取得成功，也能够很快复刻。

提问者：目前用户在Muse上主要有哪些使用场景？各类场景的比例大致如何？能否简单介绍一下？

回　答　者：目前我们的DS，也就是数据科学家，还没有完成相关报告。从初步观察来看，电商和出行似乎是2大头部场景。出行不仅包括预订机票等旅行需求，也包括市内短途出行，如帮忙打的、查询去哪里游玩或去哪里吃饭等。

提问者：从目前的情况看，Muse主要应用于个人生活场景，对吗？

回　答　者：对，大部分都是生活场景，没有人使用Muse编写代码。

提问者：Alexander Wong曾介绍过很多应用场景，包括帮助客户省钱、进行订阅管理等。这些场景的比重高吗？

回　答　者：比重也较高，用户有各种各样的使用方式。类似省钱的场景，我通常将其归为购物，也可以说与理财相关。Muse也可以处理理财相关需求，但部分客户建立信任仍需要1段时间，因为用户需要向其提供很多敏感信息。

我们收集用户登录密钥的方式，是将其放入1个隔离的沙箱中，永远不会接触这些信息。理论上，我们无法查看相关内容，信息也经过加密，采用与WhatsApp类似的端到端加密技术。

不过，用户建立信任仍需要1段时间。此外，我们的Connector还没有建立起来。例如，我在美国炒股使用IBKR券商，Claude和OpenAI都已经拥有官方Connector。用户在第1次授权后，之后每天都不需要登录。如果我设定1个test，它就会在每天4点收盘时告诉我当天哪些赚了、哪些亏了。

Meta目前还没有提供这一功能。准确地说，它有能力实现，只是尚未洽谈相关Connector合作。

提问者：后续会推出这方面的Connector，对吗？

回　答　者：在 Connector 方面，尤其是已经与 OpenAI 或 Claude 合作的服务商，通常不需要再进行开发，直接将 API 接口提供给我们即可。有时可能需要洽谈分成等商业合作事项。

此外，还有健康追踪相关的功能。我们的 Connector 接入了苹果 Health、Fitbit，以及一些用于追踪跑步数据的健身 App，可以告知用户每天进行了哪些锻炼、消耗了多少卡路里。

我们之前还希望实现每日卡路里监测，即记录用户摄入的每种食物，但目前仍需要用户拍照，再由系统进行追踪。

Muse 有1个与其他产品不同的特点，叫作 Consistent Goal。这个功能与 CCode 类似。例如，在 CCode 中执行1个需要持续几个小时的长程任务时，Codex 目前通过 UI 将任务进度呈现得更加明显，侧边会显示类似 Checklist 的内容，列出需要完成的1、2、3、4、5这5件事情。每完成1件就会打勾，并持续执行这项长程任务，直至目标完成。

不过，这类功能通常需要用户主动 Prompt。例如，用户需要在 Code 或 CCode 中明确说明，这个项目要完成哪些 Deliverable。Muse 则几乎会主动帮助用户建立 Goal。有时用户只是随口问1句，例如春假想去佛罗里达州度假，哪里比较合适、哪几天价格便宜，Muse 就会将其转化为1个 Goal，每天查询机票价格和天气等信息。有时这会让人觉得有些困扰，因为用户只是随口询问，系统却将其视为 Goal，之后还需要手动取消。这是我们加入的1个产品 Feature，我认为其他产品还没有这样做。

提问者：明白。我还看到它有1个 Idea 功能，也很有意思。它里面有各种各样的 Skill，可以让 Agent 完成各种任务。这个功能的使用者多吗？

回　答　者：这类功能目前使用得比较少。我们还区分了 Mini Chat 和 Side Chat。具体使用情况取决于用户本身的 AI Native 程度。

我们目前追求的是用户量，希望先将产品推广开来，也没有专门制作 Tutorial，即没有通过用户教程告诉大家应该如何使用，很多时候是让用户自行挖掘。因此，很多其他功能也需要用户自行探索。

之后应该还会推出1个 Feed 功能，Meta AI 上已经有这样的 Feed。这个 Feed 有几种形式，我们此前还在1个文生图产品上做过1种版本，用户可以查看其他人的内容。

提问者：是否会展示其他用户的 Prompt，以及他们生成了什么样的结果？

回　答　者：Muse 比较私人化，我们不会分享其他用户的 Prompt 以及他们生成的内容。但是，我们会提供 Feed，建议用户探索相关内容以及可以使用的 Prompt。

提问者：这个 Feed 功能是否意味着，Muse 未来可以通过该功能获得广告收入或相关信号？

回　答　者：是的，这可能就是您提到的 Ideas。不过，Ideas 目前完全围绕用户，主要基于用户过去与它交流的所有上下文生成一些想法。我认为，它目前还没有达到推荐系统的程度。未来可能会将其做成类似我们一直在做的搜索、广告和推荐业务，形成 Feed，这是我们最擅长的领域。我们可能会基于匿名化结果或对社区趋势的观察，进行 Feed 推荐。

提问者：用户与 Muse 聊天并设置 Consistency Goal 时，Muse 是否能够从这些交互中持续学习，并保留用户的兴趣和偏好？这方面与 GPT 等产品有什么区别？

回　答　者：目前各家的做法比较类似。例如，ChatGPT 使用1个 Memory File。用户每次提问时，如果它识别到关键信息，就会将相关内容新增1行，写入用户的个人 Memory File。

Muse 原生就是1个 Agent，其使用方式基本与 Cloud Code 相同，背后的原理也与 Cloud Code 相同。它记录的内容会多很多，包括我前面提到的内容，而且都是主动提取的。它会在后台不断调用 Tool Call，查看用户做了什么、哪些任务最终实现了端到端完成，并不断运行 LM Call 和 Tool Call 的循环。

Muse 会更主动，但我认为这还不能称为持续学习，因为持续学习是指模型的权重真正发生变化，使模型变得更聪明。Muse 与 Cloud Code 类似，本质上仍然是 Context Management。模型本身并没有变得更聪明，也没有针对某个用户定制1个模型。只是在具备足够的上下文后，它能够采取非常个性化的下一步行动。

提问者：您如何看待个人 Agent 的发展空间？过去很多大厂主要聚焦2B市场，包括 GPT 在去年年底曾尝试面向C端，但今年又将重心放回2B市场。对于 Meta 来说，是否能够通过 Muse 等产品进一步扩大整个C端市场？

提问者：这块目前有哪些变现渠道？

回　答　者：我认为这块目前尚未确定变现渠道。可以看出，Muse Agent 实际上仍在亏钱提供服务。它每个月提供1亿 token，当然，这1亿并非输出 token，而是像 Codex 一样计算的总 token。cache read、cache write 应该按1折计算，也就是10%的价格。即便如此，每个月至少也相当于让用户免费使用数10美元的 GPU 资源，此外还可能有10—20美元的 virtual machine 成本，因此目前确实是在持续投入资金。

接下来是商业化问题。它有 subscription plan，但我认为订阅的人不会太多，因为目前提供的额度非常高，每周有1亿 token，根本用不完。即使是非常重度的用户也很难用完。我自己不算重度用户，只是随便使用，每周也只能用30G；而我的 Codex 每周额度都可以一直用完。

除 subscription plan 外，我们考虑过几种变现方案。订阅套餐只能收回一部分成本，不算主要的变现方式。

最激进的做法，是像小扎一直设想的那样，成为操作系统的系统接口和入口，类似于建立一个像 iOS 一样的平台。作为平台或操作系统的主导者，就可以从交易中抽成。iOS 会直接从平台上的所有交易中抽取30%，这种模式非常可行。

如果我们发现用户确实会对 Muse Agent 产生依赖，并在平台上进行大量与日常生活相关的商业化操作，我们也可以从中抽成。即使不收取30%，只收取5%，也会是一笔非常可观的收入。

苹果目前能够收取的费用主要来自电子支付，例如用户每个月订阅某些套餐、进行游戏充值，或者购买其他电子服务。但我们目前主攻的主要是物理世界中的消费，至少在美国，这部分消费额非常大。这是第1种方案，但相对比较激进。

第2种相对不那么激进的方案是收取广告费，类似于 OpenAI 计划采用的广告模式。例如，当用户要求 Muse Agent 执行某项任务时，它可以优先推荐付过广告费的商家。这完全采用主动 opt-in 的方式，而不是强制执行。愿意投放广告的商户可以被优先选择，或者在向用户提供多个选项时，将投放广告的商户放在第1位，同时注明其为 sponsor，即平台收取了广告费。

Meta 在广告业务方面已有很多积累，因此广告模式也能够很快建立起来。同时，这种模式基于用户主动意愿，并非强制性。

第3种方案是前述2种方式都不采用，完全不进行任何主动收费，而是依靠获取所有端到端的数据。实际上，如果阅读 Muse 的用户条款，可以看到我们已经明确说明：如果用户不 opt out，即不主动退出，我们会保留用户的所有数据。

回　答　者：应该是所有的交互数据。我们不会保留用户电脑里的内容，因为已经推出了 Mac 桌面版本。但是，用户与 Agent 的所有对话都会被保留下来，用于提升我们的模型和产品。

本质上，我们需要获取用户端到端的消费习惯，也会了解最后一步的转化情况。这些数据可以提供给社交媒体广告平台。只要转化率提升 10%，对于 Meta 的收入而言，就完全足以覆盖运行 Muses Agent 的成本。

提问者：明白。对于 Muses 而言，我们能够通过交互数据获得哪些 Meta 过去通过 Facebook、Instagram 和 WhatsApp 无法获得的数据？其中，哪些数据对广告业务非常有价值？

回　答　者：自从 iOS 推出相关限制后，我们就无法获得跨 App 跳转的数据，只能了解第 1步，即 First hop。例如，用户在 Instagram 上看到携程的广告并跳转至携程，但他最后是否在携程购买了机票、目的地是纽约还是拉斯维加斯，我们都不知道。

Muses Agent 则不同。它会帮助用户控制浏览器，在携程上购买机票，因此我们能够知道用户购买机票的花费及目的地等信息。二者差距很大，关键在于能否掌握最后一环的转化。

掌握转化数据后，就可以采用刚才提到的第2点，即第2种变现方式，向商家收取广告费。这种收费方式名正言顺，也可以收取更高的广告费，因为我们能够向广告商提供明确的结果。例如，平均每位用户的广告费为 1刀，而每 10个用户中正好有 1个用户购买了 800刀的机票，Expedia 或 Booking 就会认为这笔广告费值得，并继续投放。

我认为，2、3年后，目前这种社交媒体广告很可能会落伍，因为它主要提供 impression。此类广告仍会存在，就像报纸和电视广告仍然存在一样，但作为出资方的甲方无法获得后续的转化信息。进入 Agent 时代后，他们就能够获得这些信息，因为甲方甚至比 Meta 更希望获得这些数据。

提问者：为什么过去 Expedia、Booking 等甲方无法获得这些转化数据，而通过 Muses 渠道就可以获得？能否举例说明？

回　答　者：他们能够获得最终的转化结果，但有时并不知道用户是在 Meta、YouTube 还是 TikTok 上看到广告后前来预订。如果是通过链接跳转至其官网，他们能够获得相关数据；但对于 impression，似乎无法获得对应的转化数据。

提问者：明白。获得这些转化数据，对于甲方而言有什么意义？

回　答　者：对。

提问者：它能提供哪些帮助？对于 Meta 而言，其广告转化率可能提高多少？

回　答　者：第1个问题我确实不太了解，因为我不是甲方。关于第2个问题，如果 Muse 像社交媒体一样全面铺开，转化率提高10%是很轻松的。

提问者：也就是说，整体广告转化率可以提高10%，广告价格基本上也能提高10%左右，是这样理解吗？

回　答　者：是这样理解。

提问者：这确实是一个比较大的市场，可能比付费订阅更具吸引力。我看到 Meta 的付费订阅率在6%左右。Muse 的订阅价格为每月20美元和100美元，其订阅率比这一水平高还是低？

回　答　者：您刚才比较的是哪一款产品？

提问者：与 ChatGPT 6%的付费率相比，Muse 目前的付费率是高还是低？

回　答　者：肯定更低。我上周看到的付费用户可能刚超过1000位。

提问者：刚超过1000位，也就是用户数量非常少。

回　答　者：对。因为每周1个亿的额度，普通用户确实用不完，除非真正用它工作。日常生活场景消耗不了这么多额度，只有将其作为生产力工具才有可能。

目前这个平台比较封闭，属于闭源平台，后续可能还需要进一步开放。如果能做成类似 DeepSeek Coder 或“小龙虾”的模式，情况可能会有所不同。Muse 本质上相当于 Meta 帮用户托管了1个“小龙虾”。如果能够允许所有用户自行定义和添加 Skills，我认为它会更受欢迎，也会在程序员群体中进一步出圈，大家可以探索出各种不同的用法。

提问者：这个场景确实很有吸引力。如果用户能够自由添加各种 Skills，它实际上就会成为类似 App 的分发平台，与苹果 App Store 所做的事情非常相似。这个话题与您提到的第1点也比较接近，我们稍后再继续讨论。我还想问，如果向商户推送广告，是否会影响 Muse 自身执行任务的路径？例如，某些商家支付更多广告费后，Muse 是否会更加偏好这些商家的某些产品？

回　答　者：如果采用这种变现模式，肯定会影响其召回结果。目前广告通常都会采用 Tool Call 外挂的形式，很多时候，Tool Call 中的1个环节就是 Web Search，而 Web Search 的结果是可以修改的。系统实际上会同时召回1份广告清单，如果其中有广告，就可以将其排在第1位。

提问者：明白，所以未来商家其实更多的是……

回　答　者：是，B2A就是business to agents，广告本来主要就是面向agents的。我们打电话的功能刚上线1周，目前商家的反应不一。我们的agent会在通话开始时明确说明自己是AI，并表示代表某位客户，例如客户需要修车并希望获取报价。有些修车师傅听到对方是AI后会非常抵触，也有些商家觉得很新奇。部分饭店也会积极回应各种要求，例如靠窗座位、包间等，即使对方是AI也会答应。

最终还是取决于商家对客户的重视程度。目前大家仍处于适应期，商家还不习惯与AI通话，而且现阶段我们的电话错误率仍然比较高。现在接电话的人对这种方式还不适应，但只要商家意识到AI能够为他们带来更高的转化率和更多生意，未来就可能分为2种商家：愿意接听AI电话的商家和不愿意接听AI电话的商家，他们今后的生意可能也会有所不同。

提问者：如果是这种情况，很多原有网络平台所承担的聚合价值是否会被稀释？现在商家可以直接与agents沟通。此前像多大学这类平台，本身聚合了很多商家，例如提供外卖服务。如果agents能够直接与商家沟通，原有聚合商的价值是否会越来越低？

回　答　者：我认为会有一定影响，但这个问题不太容易判断。以订外卖为例，我们现在也可以订外卖。比如我让Muse prompt帮我点1杯奶茶，它还是会先打开Uber和多带帮我下单，而不是直接向商家下单。它偶尔会自行导航至商家官网。

但很多商家已经习惯了分发商，甚至没有电子支付选项。类似SAS的服务已经发展了很长时间，从客户到中间商，再到最终接收方，每个环节都已经习惯了SAS或聚合商的存在，因此聚合商的位置似乎也比较稳固。聚合商也可以主动与agent建立更直接的绑定，优化双方的交互，从而避免因agent的出现而被淘汰。

提问者：原有的中间聚合商如何看待agent在其平台下单？我昨天刚看到，亚马逊直接把Muse禁掉了。从长期来看，过去这些聚合商依靠广告排名赚取广告费；如果以后由agent直接查看和选择，排名的意义是否就没有那么大了？

提问者：在Agent场景下，由它自主决定购买什么商品，价值非常大。对于传统中介平台而言，它们对此持什么观点？它们愿意与Muse合作吗？

回　答　者：我认为，这取决于中介平台是否具有广告业务。亚马逊除了销售商品，广告也是其重要收入来源，因此它是第1个封禁Muse的平台。

反观Uber Eats和DoorDash，这2个平台的广告收入占比非常低，可能并不介意与Muse合作。如果Muse能够带来更多流量，它们也会相互竞争。假设其中1家率先停止支持或实施封禁，另1家也可能采取相同措施；但如果另1家始终支持Muse，它就绝对不敢停止支持，否则所有用户都会通过Muse在Uber Eats上点外卖。

亚马逊之所以态度坚决，是因为美国只有这么1家综合性电商平台，基本整合了用户日常想购买的大部分商品。在中国，我记得阿里也曾多次拒绝豆包等平台访问。但如果中国有3个阿里，可能没有任何1家敢拒绝这类合作。淘宝同样需要销售广告，因此，这仍然取决于市场竞争的激烈程度。

Muse目前热度较高，也是因为我们第1个将其做了出来。我认为，它不会是最后1个personal assistant agent。只要CPU足够、模型足够高效，并且在computer use、2 calling等方面效率足够高，其他参与者都可以做。

提问者：如果Muse能够主动向用户推荐商品，对于很多商家而言，其支付的广告费是否会比以前更高，转化率是否也会更高？对Meta而言，这是否意味着能够获得过去未覆盖的广告市场？我记得Meta服务了全球几千万甚至上亿个中小商家，其中很多是只有2、3个人的个体商家，过去并不会直接在Meta上投放广告。如果Agent能够完成这些工作，广告市场是否会扩大？此外，如果Agent能够主动向用户提供购买建议、旅行建议等，是否会提升广告转化率，并使广告单价变得更高？您认为这2种情况会发生吗？

回　答　者：我认为，这2种情况都非常有可能发生，主要取决于用户习惯改变的速度，以及Muse或Muse这一类Agent的普及速度。一旦普及速度加快，本质上就会转变为由用户主导，市场最终不得不根据用户习惯作出改变。

回　答　者：以亚马逊为例，它可能不仅不会付广告费，甚至会直接禁止 Muse 采访亚马逊。但如果用户喜欢通过 Muse 完成购物，例如家里的矿泉水用完后，只需用1句话让 Muse 补购1箱，而不必自己登录亚马逊、加入购物车并下单，也不需要在下单时处理是否加购其他商品等问题，那么亚马逊也可能会重新考虑是否接受 Agent 这种新形态。

新的广告模式可能不完全由消费者驱动，更多取决于广告商对投放性价比的判断。在当前互联网行业中，广告商通常会比较每投入1美元能够获得多大的分发量，再结合转化率，评估其与其他渠道相比能否实现回本。

Agent 的广告定价方式也很值得关注。对于社交媒体而言，最稀缺的资源是屏幕上的展示空间，即 real estate，因此通常采用竞价机制。无论是 Meta、YouTube 还是 TikTok，广告内容能以多快的速度被推到前面，都取决于广告商的竞价。同样的分发率，广告商可以出1毛钱，也可以出1块钱。但 Agent 并不存在 real estate 的概念，因此其广告应该如何定价，整个行业可能尚未充分考虑。

提问者：我看到 Meta 在 Muse 方面与 Stripe 合作，最近也与 Shopify 开展了合作，未来可能还会与商家合作。如果 Meta 要从交易中抽成，目前对合作伙伴大概会抽取几个点？未来与新商家合作时，可能会抽取几个点的交易佣金？

回　答　者：对于电子支付，Meta 目前可能还不敢将业务延伸得太远。大约在2021年疫情期间，Meta 曾经尝试开展 commerce，也就是电商业务。开展电商就需要支付能力，因此当时也做了支付，但最终没有成功。

目前，美国市场对支付业务仍然比较敏感，而且相关服务较为专业，因此 Meta 直接选择与 Stripe 合作。此后可能只是增加更多合作方。美国市场最主要的支付方式是信用卡支付，并没有支付宝和腾讯支付这类支付方式。Meta 最多可能直接与 Visa、Master 和 AMEX 这3大机构洽谈，争取从中抽成。但这3家机构通常较为强势，谈判难度较大，因此最终可能还是向商家抽成。

回　答　者：我不是负责支付业务的。我感觉商家也很为难，比如商家不做支付，就需要通过 Stripe，并先向 Stripe 付费；如果还要再付一笔钱，商家也难以承受。

提问者：目前与 Shopify 的合作抽成模式还不是特别清楚，是吗？

回　答　者：对，我甚至怀疑目前可能没有抽成，双方只是直接进行商务谈判，具体情况我不清楚，这完全属于商务层面的问题。但我感觉目前没有抽成，只是基于支付能力实现商业闭环，使端到端的下单、购物等流程能够跑通。

提问者：您刚才提到的第1种变现方式，是将其作为操作系统的入口，并通过操作系统的聚合能力进行抽成。这个模式应如何实现？

回　答　者：这有点类似于刚才提到的支付业务。苹果可能首先会把 Apple Pay 做起来，只要交易通过 Apple Pay，苹果自然就可以抽成。因此，我刚才提到的第1点，可能需要先解决支付问题，支付业务甚至可能比抽成更早落地。

但目前我还没有看到我们在这方面有很大的动作。实际上，这项业务很赚钱，可能与广告业务一样赚钱。我知道我们曾有过相关想法，但具体如何实现尚不明确。支付是绕不开的一道门槛，否则即使理论上可以抽成，只要支付不通过你的渠道，商家就不一定需要向你付费，实际执行起来也会非常困难。

例如，让 Agent 帮助用户购买一件衣服，虽然 Agent 在 Browser 中完成了一系列操作，但最终仍通过 Stripe 付款。我们目前直接连接 Stripe，相当于在支付环节跳过了我们，因此也就没有渠道收取费用。

提问者：您认为 C 端市场的真实需求可能有多大？最终渗透率可能达到多少，会有多少用户？此前 B 端 Agent 的需求较为刚性，因为工作中存在很多繁琐、痛苦的事务，Agent 可以帮助用户完成这些工作，因此用户的付费意愿较强。C 端渗透背后的驱动逻辑是什么？虽然旅游比价、填写各类表单等场景也包含繁琐工作，可以由 Agent 代为完成，但除此之外，还有哪些因素能够推动 C 端快速渗透？

回　答　者：我认为其最终规模应该会达到相近水平。我们的 AI 目前已有超过10亿月活，因此达到11月活也非常轻松。这是可以达到的，但是会是一个……

回　答　者：我认为，如果未来 Agent 能像 Chatbot 一样好用，以目前的发展速度，已经比较接近这一状态。Agent 至少可以取代 Chatbot 的部分份额，而 Chatbot 本身并不赚钱。据我了解，目前没有1家 Chatbot 是赚钱的。

因此，从模型厂商的角度来看，他们也有动力完善自己的 Agent。Chatbot 的核心是模型的智能水平，目前各家产品在功能上并没有明显的差异化。Agent 则有很多差异化空间，因为一旦具备 Tool Call 能力，厂商销售的就不再只是模型的 Intelligence，而是模型凭借 Intelligence 能够完成的事情。如果这一方向发展起来，Agent 相当于可以替代 Chatbot，达到11月左右的水平。

提问者：Muse 是如何与 WhatsApp 上的 Business Messenger 融合的？我注意到，最近 Muse 已经与 WhatsApp 进行了比较深度的绑定。

回　答　者：我的理解是通过 Connector 实现连接。现在 Connector 已经可以打通，本质上是一个 API，可以直接读取和发送消息，实现 WhatsApp 向 Muse 发送消息，以及 Muse 向 WhatsApp 发送消息。

Muse 具有主动性，不会只等待用户触发。有时它会定时询问 WhatsApp 是否有新的工作消息需要读取和处理，然后开始执行相应任务。

提问者：我想进一步了解竞争问题。Meta 旗下 Facebook 和 Instagram 目前拥有几十亿用户，但现在已有几个厂商开始布局个人 Agent。首先包括刚才提到的 AI Lab，以及 GPTcloud 等；谷歌也在推进相关产品，并推出了 Gemini Spark；此外还有一些硬件厂商，尤其是苹果。苹果设备保有量接近20亿左右，但这个数字可能并不完全准确，其整体体量仍然很大。苹果也在推进 Siri，而 Siri 的定位同样是个人 AI 助手。

提问者：您如何看待 Muse 与 AI Lab、谷歌、苹果等厂商的个人 Agent 之间的竞争？目前来看，Muse 的很多能力更多来自自身的 Connector 能力，以及面向个人场景的 Computer Use 和 Harness 能力，但这些能力的壁垒似乎还没有那么高。如果其他厂商认为这一领域机会很大，可能也会很快追赶上来。您如何看待未来竞争格局的变化？

回　答　者：关于竞争，我们认为，与 AI Lab 之间的竞争仍然比较有信心。如果从生活场景出发，很多任务的起点和终点最终都在社交媒体或即时通信工具中。

提问者：您如何看待个人Agent的应用场景与竞争格局？

回　答　者：这2个都是美国最大的App。类似于家人、朋友共同制订计划：如果是个人事务，可以直接发布Message并执行；如果在社交媒体上被某些内容“种草”，也可以直接从社交媒体发起。完成后，可以将购物或旅行经历分享到社交媒体上，继续影响其他人。如果涉及家庭或工作群聊，则需要回到Message平台，向其他人更新任务完成情况。

从目前的实践来看，智能水平不像Coding任务那样存在质的区别。我们现在使用Mewpark，同时还有1款比Mewpark小4倍、由我们自行蒸馏的模型。它能够处理很多任务，至少在Meta AI上，已有1大半的Request由蒸馏版模型处理。我们发现，用户满意度几乎非常接近，只相差不到几个点。

O+A+的模型可能更智能，但第1，我认为他们不会使用Fable和Astra运行Personal Agent，因为速度太慢、成本太高。如果使用轻量级模型，也不一定比我们智能很多，而且其生态仍未打通。

在工作场景中，例如Slack里的Cloud就特别好用。如果能够以此为延伸，可能具备一定可行性，但这与从生活场景出发的方向相反。

真正具有竞争力、很可能胜出的方案，是直接在手机上运行。手机端的优势在于，底层OS能够支持真正的本地运行。我们目前相当于需要为用户建立1个沙盒，并在沙盒中运行，但很多本地权限无法获得。我们与苹果进行了直接沟通，并接入了很多苹果第1方的Connector，包括消息等Connector。

App操作也是1个重要部分。现阶段，我们只能进行网页端操作，无法操作任何手机App。在中国这样的环境中，网页端能够完成的事情非常有限，几乎所有事情都需要在手机端、App端完成，这是手机端最大的优势。

但苹果非常保守，尤其重视用户隐私，这也影响了Apple Intelligence和Siri的发展。Agent需要更加积极地获取用户的全部Context和信息，才能提供更有用的服务。如果反复询问用户是否允许执行每个操作，后续的长任务链就无法自动运行，只能由用户不断推动，而大部分用户又不愿意持续推动，最终能够完成的事情就会非常有限。

回　答　者：如果它做起来可能比较困难，那么安卓能不能做，就要看谷歌最终如何推进这件事，但谷歌也会非常重视对用户隐私的保护。国内应该已经有豆包手机，我不清楚是否还有其他公司在做。

提问者：因为我们在做Agent，首先可能会与苹果想做的事情产生一些冲突。第2点，如果我们更激进地开发1个操作系统，可能会直接冲击苹果的基本盘。目前双方仍有合作，您认为苹果后续是否可能不再提供相关数据和1手connector？

回　答　者：我认为肯定存在这种可能性。

提问者：如果苹果将自己的Siri发展成Agent，您如何看待Meta与苹果之间的竞争？Meta可能具备哪些优势？最终的竞争格局会如何发展？

回　答　者：如果双方直接竞争，例如苹果决定把Siri做成1个与Muse类似的产品，双方最终就会形成竞争关系。

但这种竞争不太可能演变为恶性竞争。这里的大厂基本都会维持表面上的体面，不会像国内的外卖大战一样彻底撕破脸。苹果不会因为Meta也在做这类产品，就将其从iOS store下架。苹果不会进行这种恶性竞争，否则其他开发者完全有理由不再为苹果开发产品，因为开发出来后可能会被恶意下架。

我们目前开发的Muse Agent几乎不依赖iOS的任何系统权限。此前的Mac版本所需权限较多，这也可以理解，因为很多2Co都在上面运行，包括读取文件等。手机端目前似乎不会读取任何文件，所有操作都在云端沙盒中完成。因此，即使苹果与我们竞争，似乎也没有太多可以限制的地方。

提问者：如果苹果真的把这类产品做起来，长期来看，Agent的竞争格局会如何变化？最终会是苹果做得最好，还是Meta在这方面表现更好？

回　答　者：正如刚才所说，AI实验室虽然不具备Meta的社交闭环优势，但这并不意味着它们做不好。它们也有可能创造出更具创新性的产品形态，不一定要依靠模型治理才能把产品做到最好。

例如，能够想到并发明Clue Code，本身就体现了AI实验室的创新能力，也包括UX design能力。最终如果产品做得不好，Meta也很容易再次把1个产品做砸。

因此，3种情况都有可能。国内也是一样，手机厂商、社媒厂商和模型厂商都可以开发Personal Agent。现阶段来看，1个具备模型能力的社交厂商，放在国内就是腾讯，也包括自己。这2家最具优势。

国内还有1个不同的特点，例如阿里可能已经有了这个买……

回　答　者：买、转人就是生活购物这一块一大块的掌握权，它也有很强的可见空间。而在国内，亚马逊的影响力其实比阿里小很多，目前也还没有下场做这个。

提问者：Meta的Mews将如何与Meta自身的智能设备进行融合？未来希望通过Mews实现什么目标？Connect大会将在2天后举行，届时可能会有哪些变化？

回　答　者：由于还有2天就会发布，具体情况只能等发布后再看。如果Meta计划采取相关行动，届时应该会宣布一些方向。

回　答　者：多余的 H100 可以出租，或者研发已经不再使用 H100，使用频率较低。但询问了一圈后，大家对 H100 的兴趣也比较低。如果自己再做一个 Necloud，也需要投入很多精力，所以我不清楚最终是否会做。

提问者：Mews 在哪些方面复用了 S 的能力？

回　答　者：最典型的是我刚才提到的底层技术 Persistent VM。应该给 Mince 足够的认可，它是业内第1个做这项技术的。Mince 在 20125年7月或8月就做了，当时大家都觉得像黑魔法一样。虽然它调用的是其他公司的模型，但这并不重要，关键是它把 VM 做出来了，之后就可以进行各种工具调用，也具备了浏览器控制能力。

后来的 Computer Use Agent 完全基于 Muse Pro 研发，与 Mince 没有太大关系，但这一理念确实最早由 Mince 提出。具体来看，目前复用的能力应该已经不多了。早期有团队与我们共同开发类似的产品，当时还不是 Mews，而是 Mince 在开发自己的一款 Agent，但后来他们撤出了。

我们主要借鉴了他们的一些经验，包括如何快速启动和保存 VM，同时又不让 VM 24小时持续在线。

提问者：Mews 对硬件的需求是什么样的？未来哪些方面可能会发生变化？

回　答　者：我认为，Mews 对 GPU 和 CPU 的需求应该差不多，之后对存储的需求可能会比对 CPU 的需求更高。

目前没有太多用户将它作为非常严肃的生产力工具使用。正如我所说，1亿个 Token 可能也就上千人使用。这意味着，如果未来拥有大量用户，例如我之前预测 Muse 之后会逐渐替代 Meta AI，至少会从美区开始，而且使用越多，替代速度就会越快。

如果有10个亿的用户，就需要为他们保存 VM 状态。不能因为用户暂时不用，就把相关信息和 Log 全部删除，因此需要存储的内容会非常多。相比之下，Agent 需要存储的内容更多。普通产品主要存储 Log、对话记录和 Memory File，但 Agent 要存储的内容要多得多。

因此，我认为它对存储的需求可能比对 CPU 的需求更高。CPU 需要在用户数量和每日 Session 数量足够多的情况下，消耗量才会上升。CPU 的消耗量应该会与 GPU 同步，不会比 GPU 快几倍。

提问者：整个 Mews 内部打通的组织机制是什么？由谁推动、谁负责落地？目前主要的困难是什么？

回　答　者：从组织落地来看，就是企业团队。

原文转译

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对,差不多这个数字。 然后没有没有存留量的这个数字也没有什么跟他上月活,这个这个太太新了。 嗯,明白。 哎那用户的一天的使用时长大概是是是多久,这个是怎么统计的?对。 这个也不知道。 就是我不知道。 OK,OK,明白明白。 那想问一下,就是我因为我昨天已经看到他已经登顶那个下载榜第一了,对。 然后想问一下就是您觉得为什么这个Mews的话,它整个的一个用户数在这几天里面增长的那么快呢,它背后的一个原因是什么? 嗯,嗯,我觉得它有三个原因吧,就是这个都是从,这些都是我们从设计的时候开始布置,但这是我看到的原因,可能还有一些其他的原因。 我们看到的一些,然后也也验证了我们一些呃开发时候的假设,就是 嗯,第一这个就是 我们其他的这个很多的這個 coding plan也好,对吧,就是不管不管是 cloudcode Codex,还有哪怕最早的这个,他最以前用的也叫叫usage credit吧。 就是说它这个东西给用户感觉倒是比较虚的,而且是这个所有chatbo你都看不见你的这个usage量,或者说chatbo就是大家都是都是呃比如说免费T的這個用戶對吧,在在玉三家這邊都是這個instant的這個模型都是隨便用對吧,然後你要付費至少到20刀那個一個月的檔次,你可以用到它的這個reasoning的模型,推理模型。 嗯,那我们的话比较直接的是告诉用户,你免费T就有1个亿的token。 那么这就会吸引,就是这个从从从这个营销的角度上来说,它就会吸引到很多用户来白耗这个一个亿token,因为所有人都觉得这个一个亿token对吧,这个白给。 呃,这是一方面。 第二方面就是我们一开始讲的那个,我们一开始就想做的是这个嗯嗯,就服务服务到所有用户的,就是说不是不光是这个比如说做做这个科技和和金融啊这些少数行业,而是这个比如说 嗯,比如说,呃,比如说阿姨大妈甚至这个这个祖辈级的都可以都可以轻松上手的。 呃,所以我们一些功能上是 非常贴合这些日常生活需求的。 呃,尤其在美国这边的话,很多功能是在网页端完成的嘛, 就不像中国都需要APP来来完成。 所以现在news的话,大家发现最好用的一些就是 日常生活中你类似于在线帮你在线网购啊, 呃,包括你订个餐厅,订订 订酒店,订订行程, 呃这些,然后包括你连接上你的社交媒体,就是连接上你的Messenger, 嗯, 跟我们刚才用了最多的就是直接连WhatsApp和Messenger, 然后来来整合一些 呃这样就完成一个闭环,说白了就可以说直接 不用你去复制粘贴一些这个消息,对吧,给到给到一个AIchatbot, 而是它,而是它会主动的PO你的一个 你就想象说你的微信里面有工作群, 那这个news它就会主动的比如说一两个小时看一次,然后 有什么能它能帮你解决就帮你解决, 就真正做到了一个个人助手呃这么这么一个情况。 呃然后甚至 我觉得也是有一点贴合这个美美国国情,就是说 在国内一些东西是是是非常简单的,比如说淘宝上买东西, 嗯,但是在这里它都是要去各个啊, 呃各个品牌的这个这个官网去去购买, 那么这就你本身就要建100多个,可能几千,几十几百个账号之类的, 然后你退货也没有淘宝什么七天无理由这种这么简单的退货,它都是要一个个网网页上去 嗯操作很多,然后有时候过了,比如说过了七天你还想退对吧,你需要打电话跟客户去扯皮或者, 反正很多事情你还需要打电话来完成。 然后Mewss有个独特的功能是它可以,它可以帮用户打电话。 这个,呃, 据我所知应该在美国这边反正是没有没有哪个AI agent现在能能 这个如此简单的帮你做这个打电话的这个事情, 能打电话以后他就能帮你解决很多这种呃类似于跟客服的的交流, 因为现在我们打电话这个功能开放 是只开放了美国这个类似于黄页里面有收入的这个企业, 你不能打给个人,因为怕怕骚扰嘛, 怕你骚扰任何个人,所以你能打给打给一些企业, 所以这些 呃饭馆订个订个座啊,这些事情都都能帮你完成。 这就我觉得极直接这个解决了很多用户生活中的很多的这个呃 这个这个问题。 呃,第三的话就是我们这个,我觉得是这个, 嗯它背后接的这个这个 呃这个模型的效率也也非常高吧,就是说, 呃,它因为它它一大部分是computer use这一块嘛, 就是因为其他的这个NCP和connector这两个功能, 呃在所有的这个御三家的chatbot里面都整合这个功能了, 就是你能够通过NCP直接调API和connector API能能做的事情, 呃,御三家也能做,那那然后Mewss当然也也可以做,甚至connector还比他们的数量要少很多。 嗯,但是这个 computer use这么丝滑的,然后给你一个persistent的VM在在这个一个shop里面帮你去去浏览器上操作, 而且它几乎有可能 小一半的这个叫叫captcha或者说叫就是 呃这个相当于 叫什么,嗯 人机检测吧,那那那一步它都能帮你解掉。 呃这个,这个是别的agent我我我反正让让你如果去让这个Codex的桌面端 去帮你用computer use帮你解它,它它有时候会直接拒绝说让你自己去take take over这个 呃 browser去去操作, 但是Mewss是会呃帮帮你其实是在说谎嘛,对吧,可能甚至是违反一些网站条约, 就是你明明是个机器人但你非说你不是机器人, 这个去去解决这个这些这些问题。 哪怕是拖个滑块这种。 呃对,所以,所以像这些这种,嗯一些,呃,我觉得不太一样的地方是,是我觉得它能够快,怎么说,这个使用量能能很快速上来的一些一些原因。 嗯嗯嗯,明白,然后想问一下就是因为我们其实去年的话其实已经观察到很多的产品,尤其是像ChatGPT,包括像谷歌的Gemini啊,他们其实也有那种购物的一些功能啊,包括他们也有一些那种,那种就是说订阅一些餐厅啊这种功能,尤其是像谷歌,谷歌的话像那个打电话的一些功能啊,它其实也,它其实在,在,在这两年的话通过那个Gemini的话,它其实也做出来了很多这样的这样的功能啊。 对,然后想问一下,那为什么就是,为什么就是Meta这次的这个 Muse的话,它能比之前的话,它会火爆很很很多呢?对。 嗯?谷歌可以吗?我我我先来试一下。 对。 我记得它以前好像也更新过一个什么打电话的功能,对,但是这个电话是,是,是具体到哪个场景上我有点忘了,对。 对,我记得以前也也更新过。 打电话,打电话,对,打电话他他他有的,我看看他需要什么? 嗯。 对。 欸,对,然后,对,然后,对,然后不光是打电话,就是,尤其是像这种购物功能嘛,其实你看谷歌这两年,它其实也在做对吧,像GPT其实去年年底的时候,它也在有有有有有在做嘛,对,想问一下,那为什么这次Muse的话,它其实会比前两个整个的一个市场反馈要好很多呢,对。 嗯因为因为我在这边,我我感觉这些他们功能是是,跟我们做的还是挺不一样的。 就是 对,Gemini,Gemini我现在测试了,呃你也可以测试一下,Gemini是不能打电话的。 呃他,对对,我记得也有一次,哪一次是IO大会还是什么时候,他展示过他的这个,但我不知道是在,反正应该是可能什么企业用户才能用,就是,就是日常是你,你不能哪个老百姓下载这个app就可以打开来用了。 然后,ChatGPT那个那个购物功能好像也很也很激烈,我记得,就是跟我们这个能够直接端先从帮你 这里我们看到用户的这个session可能是这么几种分类比较多。 第一种是这个,呃,做做,做相当于购物 research。 做购物研究啊,就比如说我要去,呃,我要去露营,你帮我挑一款要符合什么这个温度,那个气候的什么的,地形的帐篷,对吧?那么这个帐篷有很多讲究对吧?那那它去帮你做这个research。 然后一般来说到了,他比如说这个,嗯,有的时候 Muse直接就开始prompt你,要要不要要不要去下单了。 然后这个时候你肯定,就普通消费者就会说,那你去帮我找一个最好的deal,假如说他,他 Muse会直接一个小猜,小窗口再跳出来就说,就这里是三个,我我我最推荐的。 然后 那用户会说OK,我我选这个第二,第二款,第二款然后说,因为在这里有有有就不像国内买东西就淘宝这么简单,这里有有有可能五六七八个经销商,那也就是他就会说你帮我去对吧,比价格,包括考虑到各种coupon,呃优惠券这种怎么怎么怎么叠加吧,然后他再去很快的做这个,关键他能很快的返回。 呃我我觉得我我用过一些这个比如说,应该是 呃,比如说亚马逊他有这个叫什么Rufus AI,就是他他得一个像 assistant。 嗯,但是就是慢很多,呃,而且这个是局限于亚马逊,很多时候美国这边大家想比价就类似于假如说亚马逊类似于京东,那就是肯定想要京东淘宝比一比。 那么他这个就就就不可能做做到这个事情。 嗯。 然后,呃, Muse它关于它这款,因为从从API来说它的速度就是最快的嘛。 呃,然后到了Muse上,它这个很很多时候用户这种生活上场景它都这种很很很想要快速拿到结果。 嗯,尤其在手机端上的时候,而不像电脑端上大家比如说一个标签页开着,然后去看别的,过后再回来看这样。 嗯, 所以它能够很快的,而且以这个沙箱的形式给到你,我觉得跟那个,就就算差GPT能做这个,它用了还是这个类似于呃,NCP的形式去去去去去相当于这些接口去查。 而用户最享受的是看着一个agent在,因为手机端也可以有这个沙箱的这个visualization嘛, 看着这个一个像机器人一样在在在在这个窗口上怎么操作,怎么点,怎么去搜一个个产品, 这种这种快感是我觉得,呃, 嗯,这个 现在其他几家的chatbot不能不能提供,那这个就是个persistence of VM,这个其实技术上没有,我觉得没有太大的壁垒,嗯,如果别的大厂看见他做这个成功了,别人也能够很快的复刻出来。 嗯嗯嗯,明白明白,我我想先问一下就是用户的话在Muse上面使用的几,有哪些主要的场景啊,他们那个比例可能是怎么样的,能够简单讲一下吗? 嗯,现在现在还我们,我们DS还没有去,就就我们的那个数据科学家们还没有去这个把把这个report做出来。 呃,只能说vibe check看下来是这个,呃,似乎就是 电商和这个出行是是两大头部场景,这个出行就包括了不光是这个就是要要订机票那种去去旅行那种,包括就是,嗯, 就是这种室内短途出行,包括帮忙打滴,帮忙查去哪里玩,去哪里吃饭这种,这种也叫出行就是。 明白明白,所以说看下来的话,主要是用在个人的生活场景上会比较多,对吗? 啊,对,它大部分都是生活场景,没没有没有人去用Muse写代码。 哦,我知道,我知道,对,那很多的,因为我看那个,那个那个Alexander Wong的话,他其实还有讲过很多场景,包括帮客户怎么去省钱啊, 对吧,然后包括去做很多的那种订阅的管理啊,这些的话,我不知道这些的比重高吗,对。 呃,也也高的,就是有有各种各样玩法,然后这些我都管它叫,比如说类似于省钱,我都管它都都管它叫就是就是类似于购物,反正就是,呃,你也可以说对理财相关,他也可以做,但是一些客户我觉得他要建立这个呃,trust还需要一段时间,因为你需要把它 他这个很多的这个敏感信息,包括甚至有的时候,呃,我们是是这样收集用户的这个登录密钥的,就是说把它再放到一个呃,隔离离开的沙箱里面,永远不去碰它。 呃,就是我们理论上是是是看不到的,然后是加密的,就像WhatsApp的那个加密加密技术一样,是是端到端加密的。 嗯, 呃,但但是这个还是要一段,我觉得要一段时间,然后我们的connector还没有做起来,比如说我在美国炒股用IBKR这个券商, 那么像这个Claude和和OpenAI它都有了这个官方connector了。 啊,那么就是说相当于我就第一次授权之后,呃,之后他就每天就不用登录,呃,然后他就会, 如果我去设定一个test吧,他就会每天这个四点收盘的时候,告诉我今天对吧,哪些赚了,哪些亏了这样, 呃,这个Meta就还还做不到,就还还没有,不叫做到,他可以做到,他还没有去谈这个connector的这个这个这个合作。 明白,就是说后面的话会有这种方面的一个connector是吧? 对对,connector因为就是像这些他们,尤其这些已经跟这个OpenAI跟这个或者Claude他们已经合作的这些,他们在跟合作,他都开发都不用开发对吧,直接也把这个API接口给给到我们就可以了。 呃,可能有的时候他们可能要谈一下分成还是什么这种,就是商业上的一些可能要谈一谈。 呃,然后其他用户,就就像你说的,对,还有一些就是类似于trapping的,健康的相关的问题,呃的东西。 就是像我们这个connector有有这个苹果的health,然后有这个,呃,有有这里有Fitbit,还有一些健身的app,就track你跑步那些。 这些也都有,然后,呃,他可以告诉你这个你每天锻炼了哪些,然后花消耗多少多少卡路里。 然后我们之前一直还想做的是那个,呃,这个每天的这个什么卡路里的这个监测嘛,就是你你吃的这个每样东西,但这个现在 还是需要,呃,用户拍照,然后他他帮你track这个样子。 但有一个特点,我觉得跟别的也不一样的是,它有一个,它叫consistent goal,就是说,这个东西就有点像跟ccode差不多,就是说你ccode你你有一个很长城的任务对吧,就是比如说你知道他要跑几个小时的。 呃,你如果,呃,你现在,欸,好像对codex做这个现在做的更,UI做的更明显一点,就是他边上就有个像那个checklist一样的,就是说我要做12345这么五件事情。 然后做完他就一样打一个勾,然后他会一直,一直这个继续去做这个长城任务,一直到这个构完成为止。 然后我们这个的话,但这个经常需要用户比较主动的去 prompt,就就,就你在code或者ccode里面就跟他说我这个项目要做到拿几个这个deliverable。 而我们现在这个 Muse的话,他现在是,嗯, 几乎是主动的去,呃,呃,帮你去建这个go。 类似有的时候你就随口问他一句这个,比如说, 啊,我想要春假对吧,我想要去去这个佛里达度假,哪里这个合适,哪哪哪几天便宜之类。 他就会,他就会把这个变成一个go,然后去去天天给,有的时候我就觉得这个有点烦,就是我就随口一问他,他就是觉得这是个go,然后他开始天天查这个那个机票的这个这个价格啊和和天气啊什么的。 然后你还要手动把它取消。 嗯 就就是,但是这是个,这是个产品上的一个一个一个feature我们加进去的。 别家没有做这个,我觉得。 嗯嗯,明白,明白。 对,然后我还看到一个,他有一个那个 idea的一个功能,其实也挺有意思的,因为他其实里面是有各种各样那种 skill对吧,然后去让那个 agent去完成各种各样的一个任务,我不知道这个功能的话他他用的人多吗? 对。 嗯。 对,像这些功能我感觉用的还比较比较少。 其实说,呃,然后我们其实有分,包括有分什么minichat和和sidechat。 呃,我我感觉,就是就看这个人本身的它这个AI native的程度是什么样的。 呃,我们因为现在追求的就是就是说用户量,就是说先这个东西先铺开来吧。 那么就说,呃,然后也没有,我们这个也没有什么好好做tutorial这些。 就是说,就是说,像用户教程一样的,告诉大家这个东西应该应该怎么用。 很多时候就是让让让让让用户感觉在自己自己挖掘。 嗯,所以感觉很多其他功能 而且之后应该会出现一个 feed的这么一个功能,就是 Meta AI上我们已经有这么一个 feed了。 嗯,这个 feed就是类似于就是,呃, 有有几种,我们还做过一种版本,应该是是一个之前那个文身图的这个这个产品上我们做过 你可以去看别人这个,是叫什么? 呃,比別人這個的prompt,然後生成了什麼樣的,什麼樣的結果。 呃,像Muse這個東西比較personal,我們應該不會去說分享別的用戶的的的prompt和他們做了什麼。 但是我們會有一個呃,對,一些feed,就是建議用戶去去去 去探索一些什麼,然後用哪些prompt。 嗯,明白,那這個feed的功能的話,那其實是不是就是說Muse的話未來可以通過這個功能的話,獲取很多的這種廣告的方面的一些一些收入或者說是一些一些一些信號呢,對。 呃,呃, 對的,這這個其實可能就是你你說的,說的 ideas,但是,嗯, 就說 ideas它現在還是就是完全對於這個用戶的,它基本上就是從你跟過去跟他聊的所有東西的 context裡面它去生成一些 idea嘛。 嗯, 這個沒有,我覺得還沒有做到像推薦系統一樣的那種那種那種程度,我覺得它之後可能會做成一個,對更像我們這個一直在做的搜廣推這些,做做成feed,這個是我們最最擅長做的。 呃,從 就是可能從類似於匿名化的一些結果,或者觀察社區的trend,然後來來來 來做一個feed的推薦。 嗯嗯,明白,想問一下就是像用戶他和這個Muse聊天,包括它設置這種 consistency的goal的話,就是Muse的話是否能夠從這些交互中持續的去學習呢,然後保留很多用戶的興趣,包括他們的一些偏好啊等等,對,然後想聊想了解這方面的一個變化和其他的一些像GPT啊這些有有區別嘛,對。 嗯。 呃,呃, 這些其實我覺得現在大家做法還比較類似,有一個區別就是,呃,怎麼說,對,比比較類似,那幾家chatbot的做法就是比如說,ChatGPT的話,它是用,就是用一個memory file,然後你每次問他,然後他覺得有關鍵信息,他會這個寫多寫一行寫到你的這個你個人memory file裡面。 那我們這個Muse是原生就是個agent,它的用法基本上就跟呃,Cloud code一樣,或者它背後背後的這個的的原理也就是跟跟Cloud code一樣。 它會記錄的這個東西會多很多,包括我前面說的這個,而且都是主動提取的。 它基本上就是說,會後台不斷的調用這些tool call,去看呃,你在你你做了一些什麼,然後哪些端到端最後完成了,完成了然後他就相當於他是不斷的在跑這樣的一些一些LM call和tool call的這樣的一些loop。 嗯,會說白跟主動一點,但是這個我覺得還沒有到這個持續學,因為還有一個概念叫持續學習。 嗯嗯。 這個是指這個模型的權重真的有在變化,變得更聰明,我們這個等於,呃,就哪怕是Cloud Code,它其實還是就就說白了context management,它它模型並沒有什麼說變得更聰明,或者為你定制,為哪個用戶定制了一個模型。 它只是足夠的這個context以後,它能夠做出非常個性化的一些這個下一步的動作。 嗯嗯嗯,明白明白,哎,那想問問一下就是我們的話怎麼去看待就是個人agent的一個空間呢? 對,因為其實過去的話很多的大廠的話,他們其實主要的重心其實都在那個2B的一個市場上。 對,尤其包括像那個GPT去年其實年底就有就嘗試過去C,但是他今年的話其實又把重心放在2B上面了,就是我想理解一下就是那對於那個Meta來講的話,它是否能夠把整個的C端市場的話,通過Muse啊這些產品把它變得更變得更大呢,對。 对,我觉得其实这块的变现前,呃变现的渠道现在还没有确定,因为我们现在你可以看得出来他其实在亏钱卖这个呃做做这个就是 他每个月一个亿,当然这个一个亿不是输出token,是像就是Codex一样这个总token, 那么像这个cashry, cash, cashright它应该要打打一折对吧,就是10%的价格,可能就 呃,但这个也就至少每个月给几十刀等于GPU的这个成本再给用户白薅,再加上可能有一二十刀这个 呃这个CPU,不叫CPU吧,就是这个 呃virtual machine的这个这个成本,这个都是 呃 这个是这个是妥妥的妥妥的这个呃送钱的在, 嗯,那它接下来商业化,那他他他有subscription plan,但是我觉得这个东西呃没什么人会订阅,因为 他现在给的额度有点夸张,一周一周一个亿的token, 呃根本用不掉,就是非常重度用户, 我反正一周只用了30G,当然我不算重度用户,我就是随便用用,就是一周只能用个30G, 不像我Codex是是可以一直用完的,每週。嗯。 然后 呃 它的变现有这么,我们想过有这么几种这个方案。 呃 就不算subscription,那个因为那个东西只是我觉得算你回一点本而已,这个这个这个订阅订阅的套餐。 嗯最最aggressive的做法是可以就是说像嗯它就小扎一直想做的是一个操作系统的这个系统接口,入口。 嗯类似于做做iOS这么一个平台一样, 然后你就可以 作为这个平台的对吧或者这个操作系统的这个呃主宰人你就可以抽税, 嗯像iOS就是在这上面所有的交易直接抽30%的税,这个非常可。 对。 对,然后Muse Agent因为现在我们 如果发现用户对我们这个确实能有依赖性,然后在我们上面做很多这个这个类似于生活上这个商业化的一些操作,那我们也可以抽税对吧,不需要30%,哪怕5%,这也说非常可观的一笔这个收入。 呃,因为苹果现在能收到的税都只是一些呃电子支付而已,类似于就是你每个月订阅一些什么套餐这种,或者你你你你那个游戏充值或者买点什么这种电子服务,但我们基本上触碰到的现在主要主攻都是这个物理世界这些消费,这个在至少在美国这个消费额非常大。 嗯,然后这是第一种,但这种比较aggressive。 呃第二第二种少一点aggressive的就是收广告费,就像OpenAI想做的这个广告一样,那Muse Agent因为就是比如用户让他干什么,他可以 这这时候推荐结果就是付过广告的商家对吧? 这而且就完全是主动opt-in的,而不是强制这个执行,就是说愿意付广告的这个一些商户它会 会被第一个选择,或者说给用户选择,然后但是把付广告的这个放在放在第一位这样。 然后加个括号类似于这个是是是我们我们被sponsor是收收广告的。 呃然后,这是这是第二种,然后广告的话,呃做广告这个Meta也做了很多的这个这个要做起来也很很快。 呃然后而且它是主动就是主动意愿制的,就不是强制性。 第三种是是这个呃是这两种都不做, 说白了就完全不做任何主动收费,而是就靠拿到这个所有端到端的这个数据,因为我们现在是 呃其实你去读用户Muse用户条款,我们是明说的,你的所有数,呃如果你不opt out,就是你不主动退出的话, 我们是会保留你的这个 呃,交互,一些,对,应该是所有的交互数据。 呃,就我们不会去保留你,比如说电脑里面的这个这个这个这个,因为因为已经出了Mac, Mac的那个版本了。 就Mac桌面的版本。 就不会去存那些东西,但是你的所有的这个跟Agent的这个对话,我们会存下来,然后用你提升我们的模型及产品。 呃,那说白了就是我们只要拿这些用户的端到端的这个消费习惯的 以及,而且我们会知道它甚至最后一步这个转换的情况, 来给到我们这个社媒这边的广告平台, 他能够提供很多的这个,只要比如说我们的转换率提升10%, 这对于Meta revenue来说, 就完全足够这个cover这个跑这个Muses agent的成本。 嗯。 明白。 想问一下就是说 像,像Muses的话,它的话如果它的这种交互数据的话,我们能够拿到哪些数据可能Meta过去通过Facebook也好,通过Ins和WhatsApp也好,它可能拿不到的呢? 对,然后这些数据同时又对广告非常有价值的可能是哪些呢? 嗯,就是因为自从iOS出了那个限制以后,我们就拿不到了跨APP跳转的数据了,就是我们只有第一,这个First hop,就是说第一步有人在Instagram上看了,比如说一个这个携程的广告,他去了携程。 至于他最后在携程他有没有买机票,他买机票他是飞去纽约还是飞去这个拉斯维加斯,我们都不知道。 但是在Muses Agent就不一样了,他直接我们帮他控制浏览器去在这个携程上买了机票,他花多少钱买的,他去了哪,然后,对吧,这个这个这个就什么都知道了。 这个这个差距是是很大的,然后关键是最后一环的这个这个转换。 而且有了这个转换的话,我们回到刚才说的第二点,第二种这个变现方法,就是说问这个商家收广告费,这个是可以名正言顺,而且收更大价钱的这个广告费,因为我们有很明确的这个呃,结果可以告诉广告商,那你在我这投的,比如说这个平均每个 用户这个一刀的这个广告费,但是这个用户,对吧,每十个用户里面正好有这个一个用户在你这买了800刀的机票,这个这个这个,然后这个Expedia或者Booking他就觉得这个这个广告费值得了,再继续投。 呃,然后会把我我觉得以后很有可能就是两三年后很有可能现在这种什么社媒的广告就都已经被落伍了,因为他这个只是impression,说白了他更多是提供impression这种功能,就还会存在,就像就像报纸电视上的广告也还存在,但是后面的转换信息作为这个金主们是假方是拿不到的。 但是Agent这种时代他们就就就都能拿到,因为那些假方他们比比Meta甚至更想要,都更想要这个数据。 有的时候。 嗯嗯,欸,想问一下为什么过去的话,像假方,比如说像Expedia,Booking他们拿不到这些转换数据呢,为什么通过Muses这个渠道他们就可以拿到这个转换的数据,能够举个例子方便。 他他能拿到最后的转换,转换结果,但是他有的时候也,应该是也不知道是是比如说是不是这个人在Meta这里看到的广告,跑来我这订的,还是在比如说YouTube上看到的,还是在TikTok上看到的。 这个他,如果是链接跳转,他他有,而且跳到跳到自己官网他有。 但是impression这个东西的话,好像是没办法拿到这个转换数据。 嗯嗯嗯,明白。 明白,那您觉得就是说拿到这个转换的数据的话,对于假方的话, 对, 他有哪些帮助呢?对,然后对于Meta来讲的话,呃,他的转化率,他,他的一个广告转化率可能可以提高多少呢?对。 嗯, 前一个问题我其实确实不太知道,因为我我不是甲方,但是, 嗯, 我,第二,第二个问题我觉得是,呃, 我们这一,conversion rate加个10%,我觉得是,就就,这个是指muse完全全面这个,这个铺开相当, 像社媒一样这种程度,就就我就加个10%是是很轻松的。 明白,就是整个广告的话,它其实整个转化率的话能是提高10%,那么它的广告价格基本上也能够提个10%左右。 是这样理解。 明白,明白,那确实是一个比较大的一个市场,可能会比那个付费订阅要性感很多,然后想问一下就是, 我看见就是Meta的一个付费订阅的话,它的付费率在6%左右嘛, 我不知道就是对于muse来讲的话,因为我看到它的订阅方式有每个月20美金和100美金嘛, 想问一下它的一个订阅率的话,比这个高还是低呢?对。 呃,你你刚才说比较是哪一款? 和ChatGPT 6%的付费率相比,Muse现在是高还是低呢? 哦,呃,低低,肯定低,这个我上周看到的付费用户可能刚过千位我觉得。 哦刚,刚过千,就是非常少,嗯。 对,因为它还是那句话,一周一个亿都,我觉得一般小老,一般老百姓们真的用不掉,除非你真的拿他去干活就是,你你是这个生活上用途, 嗯, 呃,是用不掉的,除非你拿它做这个生产力工具,但是好像现在, 嗯, 这个可能也需要我们之后再开放一些,就我觉得现在这个平台比较封闭啊,闭源, 它如果能做成类似于像这个, 呃,Deepseek Coder那样的,或者像这个,像小龙虾一样,它因为它其实说白了就是Meta帮你帮你托管了一个小龙虾。 它如果能让所有用户也自己去大家自定义加skills啊什么的,那我觉得这个东西会会更火,而且会在这个就是程序员这个这个圈子里面会也会也会比较出圈,然后大家会会玩出各种花样来。 是的是的,我我我觉得就是这个场景其实挺吸引人的,因为如果说大家能够随意去加各种skills的话,我觉得这个其实就是一个像APP的分发平台了,那其实和和和那个苹果App Store做的事情就非常像了,对。 所以我觉得,对,然后对,然后这个其实也和您讲的第一个比较像,这个当,我们待会再聊, 我还想问一下就是,如果说给那个商户这里,如果说是推广告的情况下,那么会影响到就是这个muse它自己,就是它的一些做事情的一些路径吗?比如说因为我付了更多的广告费,然后muse的话其实会更去偏好某些商家的某某某某些产品啊这样子,它会有这种变化吗?对。 呃对,如果采用这种呃变现模式的话,这个肯定会影响它的这个呃召回的结果吧,呃因为这个现在因为我们应该是做广告大家都做成那个Tool Call的外挂的形式了,说白了,呃而且就是说很多时候是这个Tool Call当中一环就是web search,呃那么web search这个结果都是你都是可以去去去修改的,然后说白了它就是同时再去召回这个广告的一个清单嘛, 呃这个是有有广告的,我就给它把它排到排到第一位去。 嗯嗯嗯,明白明白,所以说未来商家其实更多的, 是 uh 是B2A就是business to agents是吧? 就是本来广告其实主要是给 agents这里的。 对对,然后,对,现在现在我们这个打电话的功能刚开了一周对吧,然后现在商家的反应也是有一些不一样的,因为我们上来就会说这个 我们这个agent上来就会说我我是个AI。 但是我代表了这个谁谁谁,对吧,就是就是我的这个这个,然后比如说有的时候要要修车,想要个报价什么的。 然后 那些修车师傅们听到这个就 就就很很想很想骂这个AI嘛,你知道,有有的时候,那也有的时候会一些一些这个都都很新奇,饭店起来我也很很很新奇的,然后然后就是有什么要求都都都答应,就是比如说你要什么样的座位,你要靠窗的,你要什么的,呃包间的什么的,行行行。 就哪怕对方是个AI,对吧? 因为最后就是看这个商家他对于客户有多么的这个,因为现在我觉得都还在一个适应期,就是说 嗯,商家们 还还不适应这个说这个AI,而且现在我们电话错误率还是比较高的,我感觉。 嗯, 然后,然后一些这个,现在接电话的人还还觉得这东西不适应,但其实到最后他只要想明白了, 嗯,这个能给他们也带来更多的转化率,更多的生意对吧? 那以后就会分两种专家,商家,就是愿意接AI电话和不愿意接AI电话的,那他们生意以后就可能会有会有不一样的。 嗯,明白。 明白,但是我想就是如果说是这种情况的话,那其实很多的当中的聚合的一些原来原来的网络平台啊,它的价值其实就被稀释了,因为你现在商家直接和agents这里去沟通嘛,那比如说很多的之前像那种多大学啊这些平台,它本身是聚合了很多商家去比如说做外卖啊什么的,对吧? 那如果说那个, 呃agents能够直接和商家这里沟通的话,其实当中很多的原来的一些聚合商,他们的价值其实就没就就越来越少了,是是这样吗? 对,我我我觉得会会有一点影响,类似于就是但是 嗯,这这个对,其实不太好说,我感觉,就是说就说定外卖这个事情,我们现在也可以定外卖,但是比如说我今天叫Muse prompt,他去去帮我点杯奶茶。 他还是先打开Uber和多带是帮我点,而不是直接去那个商家点,他偶尔会会直接自己导航去那个,呃去去,就是反正他去那个商家自己的官网。 但很多商家因为已经习惯了那个分发商,他都没有电子支付这么一个选项,呃那么这个东西 就我感觉这个这个东西因为就是说类似做SAS的,他这个做了太久了,就是所有的每一环从客户到到这个到中间贩子到到最后的这个接收方都已经习惯了当中的这个SAS的这这么一个环节,一个聚合商,那么好像这个位置也挺稳的,然后他们也可以跟agent直接,所以所以他们也可以先主动出击跟agent的这个直接的这个这个 绑定做的更好,对吧,这个交互做的更好。 那然后呃他们就不会说因为有agent被被被淘汰这样。 对,诶那想问一下,就是说那很多的这种原来的中间的聚合商,他们的话怎么看待agent来他们这里下单这件事情? 因为我 昨天刚看到就是亚马逊其实是直接把那个Muse给搬掉了,对吧? 因为你你从长期来想这个事情的话,因为过去的话,这些聚合商靠的是那个广告的排名的话,来赚这个广告费的对吧,那如果说以后agent直接来看,那他这个排名其实意义就没有那么的大了。 那其实在A政策这里,他自己怎么去决定去买什么东西, 这个价值其实就非常大了。 那那么这些对于这些传统的呃这些中介平台来讲, 他们的观点是什么样的呢? 他们愿意和和那个Muse这里去合作吗? 对。 对,我觉得这个就分收不有没有广告形态的这个这个中间商。 这个亚马逊因为他而且广告是他挺大的一笔收收入来源。 除了这个帮忙卖东西。 所以他是第一个跳出来办掉Muse的。 但如果我回到回过去说这个 Uber Eats和DoorDash,他们两个广告比例就非常低, 那可能他们就不介意这个这么一个事情。 呃因为如果他们能够带来更多的流量,而且他们还会compete对吧? 就是说就是说 他们他们会互相隔瞄头,就说如果哪家先先不支持了,先办了,另外一家可能也会办。 如果两家另外一家一直支持,他绝对不敢不支持,不然所有人都通过 Muse到到UberEats点点外卖了。 然后但是但是像亚马逊他为什么这么狠,因为因为 这样的一个电商在在美国就这么一家, 呃是是真的是整合了你所有大部分想要买的东西都都就是日常的东西都能都能买到。 嗯 所以所以在在中国好像是这个我记得阿里也拒过 呃是是是拒过很多这个类似于比如说豆包这边去去access他, 呃阿阿里就会就会拒绝, 但如果说中国有三个阿里, 呃那么可能没有一家就敢敢敢去拒绝这个事情。 然后淘宝因为也要卖广告嘛, 嗯,呃所以所以这个东西我觉得就是还是看市场竞争的这个激烈程度也 在在那里, 包括我觉得Mose这个东西是我们是等于说现在现在比较热度比较高,也是因为我们第一个做出来的。 那我觉得这个不会是第一,就是最后一个这个这个personal assistant agent。 做个加合,大家可以对你只要CPU够 呃 这个 对,然后你的模型够高效,对computer use等等上面,2calling够够高效 都可以。对对对对对对对,竞争的问题我们待会儿再聊啊,对,然后, 对,我还想先把它这个事情给他搞清楚,对。 对,对,因为 OK,对,然后还有一个事情,就是说如果说Muse它能够主动去跟那个用户做推荐的话, 那么对于很多的商家来讲的话,他付的广告费的话会比前面会更高吗,他的转化率会更高吗? 然后这个对于很多的对于Meta来讲,他是不是会拿到过去很多那种没有做过的些广告市场呢,因为 Meta其实也服务了全球,我记得是几千万还是还是上亿个那个中小商家嘛, 因为很多的中小商家,比如说那种两三个人的那种个体户的商家, 他们其实过去也不会在Meta上直接去投这种广告,那如果说A政策的话能够去做这些事情的话,我不知道首先这个广告市场有没有变大, 第二点就是说整个如果说A政策能够主动的去推给用户很多的购买的建议,旅行的建议这些的话, 他是否会让广告的转化率变得更高,他广告单价会变会变得更贵,您觉得这个这两个件事情的话,您觉得会发生吗?对。 嗯,我觉得都非常有可能发生,然后这个 就看 用户习惯的改变来得多快,以及以及这个 这个Muse这个这个就是说, 不一定就是Muse吧,或者Muse这一类的agent,它这个铺开的速度速度有多快。 一旦这个快了,那说白了就是说等于这这个这个东西就变成了用户主导。 根据用户的这个习惯,最后不得不这样做做改变。 就比如说万一这个 比如说现在这个 就说亚马逊他别别说付广告费，他他直接就是说ban了，不让你这个muse来来采访这个亚马逊。 但如果somehow用户们就是 喜欢就是说，哎我家这个 哪怕就是说我家这个这个矿泉水用完，你给我补一箱这种事情， 一句话交给muse来完成，而不是 而而不是自己再跑去亚马逊登录，下加购物车再下单。 下单的时候他老还问你要不要再买个这个，买个那个，就这一大堆破事儿。 嗯。 的话， 可能亚马逊也会说，哦，那我是不是也要再再考虑还是让接受agent那个新的新的形态的出现。 嗯。 然后包括这个新的广告，广告的话其实也是就是说 呃，看这 呃广告倒是可能说不是完全消费者驱动了，更多是广告商自己这边 觉得他 是不是在这个投放市场上，其实说白了他他会去比较一下性价比。 就像现在他在，嗯这个互联网这么一个这么一个，还是这么一个这个 局面下，他们基本上就是比比较的就是每每一美金下去的这个 呃呃这个叫什么，分发，分发量有多大，对吧，然后再加上，再去乘以这个转化率， 呃他就是去，然后去决定跟我的其他的渠道，以及就是说我最后这个到底能不能 能不能回本。 对，然后这个我觉得Agent这个东西怎么定价，其实这个广告定价比较有意思，因为 从社媒这些东西来说，我们这个最珍惜的一个资源是这个叫叫叫屏幕上这个real estate对吧，然后我们都是有bidding的。 这个每每个广告商来Meta也好，来来这个YouTube还是什么TikTok， 他这个 决定他有多多快被推到前面，对吧， 都是他根据他的这个这个这个竞标来来来来决定，他因为他也可以说这个这个一样的这个这个分发率我我我就出一毛钱，他也可以说我砸一块钱，那么 嗯，但是Agent这个东西到时候怎么定价，我觉得也挺有呃，我觉得都 整个行业还没有去考虑这个这个这个事情。 因为它就不是没有一个real estate这么一个概念了。 嗯。 欸，对，然后我想问一下就是，因为我看到那个Meta的话有和Stripe在合作，就是在Muse这方面，然后他最近也和Shopify也有合作，呃哦对，我想以后也会和商家有合作，那么如果说他要从交易当中去抽成的话，我不知道和现在的合作伙伴他大概是抽几个点，然后以后如果说有新的那种商家这种合作的话，他可能会抽几个点的一个交易的佣金呢，对。 嗯。 就是电子支付这个东西，我觉得Meta现在还没敢去去说把手伸那么远。 呃因为他应该是在2021年疫情那会儿，他其实就想做这个commerce，就做电商，包括把 做电商就得做支付嘛，把支付也做了，但反正当时就是没做起来。 呃然后 嗯，然后现在这个东西，美国这边这个支付还是比较敏感，然后做的也比较专业。 所以现在我们直接就跟Stripe合作，然后呃 这个我估计之后可能就是多加几个合作商而已，甚至因为美国这里他最最最多的是其实是是信用卡支付嘛， 都没有没有什么支付宝和和腾讯支付这些东西。 那我觉得最多他就是直接去跟说跟跟那三大，呃 Visa， Master和AMEX去去去直接谈。 嗯哼。 能不能问他们去抽点，但是 这三家一般是很很硬的骨头，就是就是比较比较比较难，最后最后又回到了去去问商家去去抽点。 那商家估计也会 呀，这个这个这个我 大家好,我看的我不是做做支付这块。 我我我感觉商家也也很也很难为难,如果就比如说他不做,不做支付,他要,他要通过stripe,说白商家还先得给stripe付钱。 然后要是再给付钱,他他也觉得承受不了。 嗯嗯嗯,明白,对,然后,对,然后,对,然后我也想理理理就是现在和还有shopify他们的合作抽抽出成还不是特别清楚是吧? 对,我我都怀疑就他没有,现在可能没没有抽成,就是就是直接谈这个,我这个我就不知道,这个是这个是完全商务上的问题。 但我感觉他没有抽成,现在他只是基于说能能给到我这个有有支付能力,但他的这样就商业闭环就能跑通了,端到端这个下单购物这些。 明白,对,然后OK,然后想聊一下就是,呃,就是操,您刚才讲的第一个变现方式是那个操作系统的一个入口啊,对,然后作为一个操作系统的聚合抽税,这个事情怎么去怎么去实实现呢?对。 呃,这个就有点类似于你刚才说的支付这一块,因为苹果它就可能先做的就是把Apple Pay配做起来,然后你你只要东西过Apple Pay,它就自然而然可以抽成。 呃,所以我说的刚才说的这第一点,可能就得先要把支付这一块给搞定,我的支付等于说是比可能比这个抽成都来的更更早这一块。 但我现在没有看到好像我们有有很大这块的动作要去做做这个,但是呃,其实其实这个是挺赚钱的,这个可能比呃跟做广告一样的赚钱。 呃,我我不知道我们这边这个长期的,呃,就是我知道我们有有过这个想法,但是怎么怎么去实现它,我感觉对,支付是个绕绕绕不开的坎,不然的话他他话说起来是可以去去去抽水,但你只要支付不从你这走,等于商家这边就有呃,就不一定要给你这个这个呃这个一定要一定要去交税对吧,或者说你实行起来就非常非常困难。 就是比如比如比如让你帮我去这个呃随便买一件衣服,这个呃最后他就是对吧,通过通过stripe这个这个这个付款了。 那那这个 呃上商家他就是你虽然比如说在在browser里面, 呃,这个这个这个agent对啊一通操作,但是这个呃你如果只要支付这一道不直接通过通过,因为我们现在是是直接连stripe,就是就是等于是跳过我们的在支付这块。 呃,那那你你就没有这个渠道去去收钱,我感觉。 明白,对,然后对,然后我还想理解一下就是您觉得就是C端的这个市场的话,你觉得真实的需求可能会有多大呢? 包括,他最后的话他的渗透率可能,会做到多少,有多少用户呢? 因为我想就是之前整个B端的整个的那个agent它其实需求,它其实是是比较刚性的一种需求,因为工作当中的话其实很多繁琐的,包括痛苦的事情比较多,agent可以帮你去承担这些工作,所以说用户的话他的付费意愿是比较强的,然后C端的话就是他渗透背后的驱动的逻辑是什么呢? 因为我理解虽然说有些做一些旅游的比较啊,做一些填写各种各样的表单啊等等,这里面也有一些很繁琐的工作,可以帮我去做,对吧,那还有没有一些什么其他的一些因素能够驱动C端的去有一个快速的渗透呢,对。 嗯,我觉得它最后应该就会跟差不多,就是说我们的AI现在有超过10亿的约货了,那我觉得这个达到11月货也也非常轻松。 呃,就是这是也能达到,就是说然后但是会会是一个 传时的这么一个状态,我觉得之后如果 agent跟chabo一样好用,其实我们这个速度上已经接近了。 嗯 就这个,那么他至少可以吃掉chabo的这么一个份额,那chabo又是不赚钱的,我我不知道哪家chabo是赚钱的,我觉得没有一家是赚钱的,这个 嗯,那么就说从从这个模型厂商这边,他们也有动力,就是说把自己 agent做好,就因为这个东西就是说 chabo就是这样的,他说白就是看你的智能水平,是模型智能水平有多强,对吧? 它功能上现在大家也没有什么 呃,我感觉有什么差异化的地方。 嗯 但是但是 Alien还有很多可以,因为说白了因为你一旦能做 to call了对吧?你你卖的就不是,不是这个模型的 intelligence,你卖的是你这个模型凭借 intelligence能做的事情,那这个还是有很多可以差异化做的,那一旦把这个 呃对,做做起来的话,我觉得就是说他可以相当于替代了这个chabow,那么可以达到这样11月或这么一个水平。 明白,那想问一下就是,呃,还有一个点就是说,Muse的话是怎么和 WhatsApp上的 Business Messenger去融合的呢? 因为我看到最近的话其实Muse已经和 WhatsApp的话有一些比较深度的那个绑定了,对。 对,呃这个我理解就是 connector,就是因为因为现在是有 connector可以可以那个通的嘛,然后 嗯 然后这个 呃他他就是直接用,有了 connector就是个 API,他就直接可以读这个和发送这个这个消息。 呃就是 WhatsApp发给 Muse, Muse发给 WhatsApp,这样子。 然后 Muse经常会去, Muse是个主动的,他经常会去 不是不等用户碰,他自己 有时候是定时,我觉得很多时候是定时的,他去他去这个,呃去找 WhatsApp说,哎我这边有没有这个新的这个工作上的消息要要要读,要处理,然后就开始 真的去处理。 嗯嗯嗯,明白明白。 对,然后,OK,然后我想问一下竞争那个问题,因为我理解就是 Meta的话,你其实看现在的用户数的话就是 Facebook和那个 Inst的话,它现在有有这有几十亿的那个用户,对,但是现在的话其实有几个厂商都在做个人的 agent了,首先的话包括我们刚才讲的 AI Lab,像那个呃GPTcloud等等对吧,包括像谷歌的话,它也在做,它有一个Geminic Spark,对,然后还有一些硬件商,尤其是苹果,因为苹果的话,它的保有量的话其实也有接近20亿左右,对,然后我我不这个数字可能不太确确切啊,对,然后我其实量也挺大的,然后因为苹果也在推自己的 Siri,对, Siri的话它其实也是定位于一个个人的一个AI的一个助手,对,那您怎么看待和这些,呃,包括 Lab,包括像谷歌,包括像苹果的一个个人 Agent的一个竞争呢? 因为我现在看下来很多的Muse的一个能力,它其实更多的来源于自己的一个connect的能力,包括一个个人的,包括一个computer user还有harness的能力,对,然后这个壁垒好像看上去还没有那么的高,那么,呃那么那可能其他的厂商如果说觉得这里面机会特别大的话,可能也会很很快的就追追赶上来,您怎么看待这个竞争的一个变化呢?对。 嗯嗯,呃,竞争的话,在在我们看来就是说,呃, 跟AI Lab之间竞争感觉我们还比较有信心,就是说, 因为如果是从生活这个场景来出发的话,很多时候一个任务,呃它的起点和终点最后都是这个社媒或者你的 instant messaging, 这个的的 app,那正正好,那反正在这两个都是这个美国最大的。 呃,就是说怎么意思,就是类似于就是说你你的家人,你的朋友要要要要跟你对吧一起计划做什么,然后你的,你如果是你自己的,你就可以直接post这个message,然后去去执行,或者你在这个社媒上种草一定要什么东西,然后它也可以直接从社媒这里开始发起。 最后你把这个事情做完了,你要么有分享,你就分享到社媒上,我比如说我买一个东西什么,对吧,就是我再去种草别人之类的,或者我去哪里旅行了对吧,我我我发那个。 或者是如果是对家庭或者工作中的这种什么群聊之类的,这个又是还是要回到这个,对吧,这个message平台上你去跟跟人update说我我我,对吧,我我我把这个做了。 嗯,所以这个东西就是说在这个东西我因为我们现在做下我们感觉说智能水平不是一个... 嗯。 呃,不像在这个比如说coding任务上有有这么质的区别。 呃,大部分的 就我们现在用Mewpark。 呃,但是我们还有一款比Mewpark更小四倍的一个蒸馏,自己蒸馏自己的一个模型。 呃它能够很多任务,至少MetaAI上已经一大半的呃request都是那个蒸馏版模型在跑了。 我们发现这个用户的这个满意度几乎是很接近的,就差差没几点。 所以说我们觉得就是说,比如说O加A加的模型更更智能,但第一我觉得他们也不会用Fable和和Astra去跑跑这个personal agent,太慢了,太贵了。 呃,那他用轻量级的话也不一定说比我们有有多聪明,然后他还是这个生态没有没有打通对吧? 呃,除非他这个工作上以后,这个呃,就比如说你看这个Cloud里面这个Slack就特别,Slack里面这个Cloud就特别好用。 嗯,那他如果这个能在在在在以此为延伸,可能也许可以,但这又跟生活出发就是就是反着的。 嗯,呃,但是我觉得比较有竞争,真的能够就是说很有可能能能打赢它的是是这个就是说这个直接手机上做这个。 呃,但是苹果又处于一个他这个,因为因为手机上一个是他这个你在底层OS上你能够做的这个真正能能在本地跑的,就我们现在等于要 帮你建一个沙盒,在沙盒里跑,然后但是有很多本地权限也拿不到,但我们是跟苹果直接谈了,我们拿到了很多这个 我们加了很多这个苹果第一手的这个这个这个connector。 呃,类似于应该是这些消息啊什么,我看一下有哪些connector。 呃,都有,然后还有这个app的操作,这是一大块,我们现在说白了只能做这个 呃 只能做这个网页端的操作,对吧,我们我们不能操作任何手机app,然后像在中国这种环境,你你你网页端你你看不到什么事情,所有事情都得在,都在手手,呃,手机端上去,APP端上去去做。 嗯,然后这个的话就是手机上的我觉得最最最最大的优势。 但是像苹果它非常保守,它对于用户隐私啊等等,它这个特别保守,所以它做这个Apple Intelligence和做Siri 嗯 因为因为Agent这个东西你就得aggressive,我感觉,就是你你就是得很aggressive,把用户所有的context所有的信息全拿到,你才能做一款更有用的Agent。 如果你是每,一天到晚去问用户我可不可以这样,我可不可以那样, 的这个,这个,接下来这个长时间务链它就自己自动跑不下去,它得用户去不断地推动这个,那大部分用户又懒得去推动,对,这个事情最后就就做不了多少。 所以苹果 如果它可能 做得够呛,那安卓能不能做,就看就看谷歌它最后怎么怎么做这个事情,但是它也会对 呃,用户隐私这个非常的保护。 然后国内应该有豆包手机对吧,我不知道有没有别家还在做这个。 嗯嗯嗯,对,对,但是我在想就是因为 我们,我因为我们做这个Agent的话,首先就是可能和苹果想做的事情它会有一些冲突对,然后 第二点就是说如果说我们更激进一点去做一个操作系统的话,那,那我感觉就直接冲击这个苹果的基本盘了对吧? 那那其实苹果的话你现在有合作的话,您觉得后面它可能就不给你相关的一些数据啊等等,不给你一手的connector,你觉得会有这种可能性吗? 嗯,我觉得肯定会有这样的可能性。 嗯嗯,明白,那之后的话如果说苹果,因为苹果如果说自己把自己的Siri这种 Agent做起来的话,您觉得就是Meta和苹果竞争的话您怎么看?就Meta的一个优势可能是什,然后苹果 最就包括最后这个格局您怎么看?对。 对,如果这两家直接竞争,比如说苹果决定做这么一个,就把Siri做成一个跟跟Muse差不多的这样一个东西,那最后变成了就变成了竞争关系。 呃,我觉得现在的话是 嗯,但是它这个竞争它是不可以恶性竞争,就在这里不太会恶性竞争的。 这里所有大厂基本上都是一个都是面子上过得去,你就不会像国内那种,我觉得那当时那个外卖大战我感觉就是 已经就是撕破脸了吧等于。 嗯,它这里就不会说,因为你你Meta也做这个,我就给你iOS store下架这种这种事情对吧,他这个他他是 他是不会这样做的,做做恶性竞争的,因为这样以后说白了别的开发者都有权利相信 我以后不做不开发苹果的东西,对吧? 我开发出来就就被你恶性下架。 因为我们现在做的所有东西几乎不太 这个Muse这个Agent,它 它这点好像是是不依赖任何iOS上去去要什么系统权限,当时那个Mac版本我感觉它要的权限比较多。 当然也可以考虑,也可以理解是因为它很多这个 2Co就在就在上上跑了,包括读文件这些,而手机上它好像现在不读任何文件,它都是这个在云端的这个沙盒里去做的,所以好像苹果要跟我们竞争,它 嗯,好像没法没法限制什么东西我感觉。 嗯,明白,那最后的话如果说它真的做起来的话,您觉得长期来看 这个Agent的格局会会会怎么变呢?对,它会比如说最后做的最好还是说Meta最后会做的最好在这方面。 呃,我觉得也可以,就我刚才说就是我觉得就比如说那些AI实验室它好像没有说这个Meta的一些这个社交闭环的优势,但我 不觉得这代表他们做不好,我觉得他们也有可能会做出一些更创新的产品形态,就不一定要靠模型治理去把这个东西做到最好。 嗯 就比如说 对吧,能够想到发明Clue Code这个,呃,这个就是就是说白了就是AI实验室它也有 它这个创新能力的一些,包括UX design,因为这个东西 最后产品做的不好,Meta很容易把一个产品又做烂了。 呃,所以我觉得 嗯,这三种都有可能,就是一个,说白国内也是一样的,我觉得,就是说手机厂商、社媒厂商和这个模型厂商,大家都可以去做这个Personal Agent。 嗯 现在来看我觉得一个会做模型的社交厂商,那放在国内说白就是腾讯吧,也包括自己。 这两家我觉得是最有优势的。 嗯 然后国内有一个特点,还还有一个不一样的地方就是比如说 阿里他有了,可能有了这个买 買,轉人就是生活購物這一塊, 一大塊的這個這個這個掌握權, 那麼它又有也有很強的這個這個這個這個 嗯 他他可以看到的空間。 而國內,呃,在這裡的話,呃,亞馬遜我感覺它的其實影響力要比阿里要小很多,然後 嗯,他也沒有,他反正現在還沒有下場做這個,嗯。 嗯嗯,明白。 OK,然後。 明白,想問一下,哦好的,然後想問一下就是,呃,Meta,呃就是想問一下就是Mews的話,他怎麼去和那個自己的,Meta自己的一些智能的這些設備去做一些融合呢? 他未來的話想通過Mews的話就是實現一個什麼樣的目標呢?和這些智能的設備的一個,因為我看後面兩天就是他的一個connect的一個大會嘛,所以他可能會有一些什麼樣的一些變化呢,對。 對,嗯,這個這個因為確確實實就還有兩天就發了,那我們只能說發了以後再看看了,他如果要作什麼的話,那個時候應該就會宣布一些方向。 多的这个H100是是可以出租的。 要么研发已经不用H100了,不怎么用了。 呃 但是好像问了一圈也没有很大家对于H100的性质也比较低。 呃,那然后自己再去做个 necloud吧,也要其实花很多的精力。 所以我感觉这个东西会不会做,我也 不清楚。 明白,明白。 了解了,OK,然后想,然后线上听这么也有一些问题,然后我想一次问一下,对,对,对,OK,然后想问一下就是mews的话在哪些方面的话复用了s的一个能力呢? 对。 啊,呃,最典型的是这个这个 我我刚才说的这个mews它一个底层技术就是这个persistent VM嘛。 我觉得这个给给足credit Mince应该是业界第一个做这个的,它在20125年的7月还是什么8月就做了这个。 这个当时大家都觉得,哇,这个对吧,像黑魔法一样。 呃,虽然他调用的是别家模型,但其实无所谓,但是关键他把VN做出来了,然后他这些工具调用什么就都可以做,然后后面他也有这个浏览器控制能力。 但后面这个我们computer use agent就完全是基于Muse Pro研发,就跟 Mince没什么关系。 但是你要说这个理念确实是 Mince,呃,先有的。 然后 呃,你要说具体有,现在还有多少复用吧,应该应该没有多少,但是最早是 呃 这有有团队应该是是跟我们一起开发类似于, 呃,当时还不是 Mews,当时就是说 Mince在做他们自己的一款这个这个这个这个这个 agent。 但是他们后来就就就就撤了嘛, 然后,呃,他们的一些心得,我我觉得主要是这个,这个VM怎么样快速的这个启动和和保存, 但又不是24小时一直在线。 这种这种应该是有跟他们学到一些。 明白,然后想问一下就是Mews背后对硬件的需求的话,它可能是有一是什么样的,对,包括哪些方面会有一些变化,对。 嗯,我我我觉得它跟对GPU和CPU的需求应该是是差不多的,我觉得它可能之后会对存储这个需求可能还比CPU来得多一点。 因为我感觉现在没有太多的用户把这个当一个很很 serious的一个生产力工具在用,就说因为像我说的这个一个亿的token也没没可能就上千人用到。 那么就意味着如果你有一大堆用户,就好像说我,因为我之前的预测是之后 Muse会逐渐的替代Meta AI嘛,至少从美区开始这样。 呃,越越会用,就越越越越越快替代。 那么如果你有10个亿的这个这个用户,你都得给他们这个这个VM这个状态给存着,你也不知道,因为你不能说他不用,你就把它这个这个这个这个这个信息的这些log都删了。 那你这个要存的东西就很多, 呃,因为这个比起要存东西多多了,就 他他他存那个log,对吧,对话记录和和这个 memory file,但但一个 agent要存的东西要多好多。 嗯 那么我觉得它对存储可能比对CPU用的更多,CPU是真的得要很多人就是相当于 session,每天 session要 呃,足够多,它才能耗到那个量,然后它耗的量应该是跟GPU会同步的说, 就不会说比GPU要快个几倍这样。 嗯嗯,明白明白,好的,想问一下就是整个mews的话内部打通的组织机制是什么,谁推动谁落地呢,然后现在的话主要的困难是什么。 组织上落地啊,就是说呃呃呃 企业企业这个团